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Android APP优化

本文通过Android APP优化的四个方面做了详细,并对原理和重点做了详细解释,以下是全部内容:说到 Android 系统手机,大部人的印象是用了一段时间就变得有点卡顿,有些程序在运行期间莫名其妙的出现崩溃 ,打开系统文件夹一看,发现多了很多文件,然后用手机管家 APP 不断地进行清理优化 ,才感觉运行速度稍微提高了点,就算手机在各种软件面前数遥遥领先,还是感觉无论有多大的内存空间都远远不够用。 优化今天想说的重点是Android APP 优化,也就是在开发应用程序时应该注意的点有哪些,如何更好地提高用户体验。 它是一个图形化的工具,最终会产生一个图表,用于对进行说明,可以到每一个方法的执行时间,其中可以统计出该方法调用次数和递归次数,实际时长等参数维度,使用非常直观,非常方便。 3,Systrace UI Systrace 是 Android 4.1及以上版本提供的数据采样和工具,它是通过系统的角度来返回一些信息。

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淘宝APP用户行为

淘宝APP的功日益复杂,但都离不开最基本的收藏、物车和,本文利用sql对淘宝用户行为数据进行,通过用户行为业务问题。一. 这里参考著名的 RFM 模型对用户进行评价:R-Recency(最近一次时间),R指用户上一次消费的时间,上一次物时间距今最近的顾客通常在近期响应营销活动的可也最大,对于APP而言,很久没有物行为可意味着用户放弃了 构建模型1.用户行为的漏斗模型利用AARRR模型用户行为,此处数据主要涉及用户刺激和转化的环节,通过用户从浏览到最终整个过程的流失情况,包括浏览、收藏、加入物车和环节,得到一个月内的各项指标如下 当然有一部用户是直接而未通过收藏和加入物车,但也说明大多数用户浏览页面次数较多,而使用物车和收藏功较少,而次数占使用物车和收藏功的20.5,说明从浏览到进行收藏和加入物车的阶段是指标提升的重点环节 2.不同时间尺度下用户行为模式别以月、周和日为单位用户行为,找出用户活跃规律。

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    淘宝APP用户行为

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    淘宝APP用户行为

    淘宝APP的功日益复杂,但都离不开最基本的收藏、物车和,本文利用sql对淘宝用户行为数据进行,通过用户行为业务问题。一. 这里参考著名的 RFM 模型对用户进行评价:R-Recency(最近一次时间),R指用户上一次消费的时间,上一次物时间距今最近的顾客通常在近期响应营销活动的可也最大,对于APP而言,很久没有物行为可意味着用户放弃了 构建模型1.用户行为的漏斗模型利用AARRR模型用户行为,此处数据主要涉及用户刺激和转化的环节,通过用户从浏览到最终整个过程的流失情况,包括浏览、收藏、加入物车和环节,得到一个月内的各项指标如下 当然有一部用户是直接而未通过收藏和加入物车,但也说明大多数用户浏览页面次数较多,而使用物车和收藏功较少,而次数占使用物车和收藏功的20.5,说明从浏览到进行收藏和加入物车的阶段是指标提升的重点环节 2.不同时间尺度下用户行为模式别以月、周和日为单位用户行为,找出用户活跃规律。

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    数据大部场景都用!

    问题场景:某生鲜电商,用户复率较低,60%的用户在30天内无二次行为,运营领导非常着急,要求通过数据提升复率,请问你作为数据师该怎么做? 但注意,只从货物属一个角度来看,是很不完整的。菜的渠道多的很,凭啥用户非得在app里戳来戳去。菜市场不香吗?APP微商城的吸引力又在哪里呢? 然而这就又引发第三个问题:有些用户可就是单纯图便宜,有些用户真的有线上的刚需。因此必须考虑人的因素。 3 用户属注意,传统行业讲人货场,人指的是售货员,不是消费者。 但是互联网应用是APP对用户,没有销售概念,因此才把售货员改成用户,所谓人的,变成用户属。一提用户属,很多同学条件反射的都是:别、年龄、地域。 类似的,还可以打:刚用户、异常天气用户、疫区用户等等标签,这些可度更高(如下图)? 4 人货场模型搭建有了三个维度的基础理解,就用来综合解释问题。

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    腾讯云CVM及评测

    比如提供海外、中国香港、抗D等特定需求和产品赢得细市场的需求。 默认腾讯云Linux系统盘是8GB、Windows系统是20GB硬盘,默认带宽是1MBPS,可以选择密码登录也可以密钥登陆设置,月付最低65元,年付12个月只需要10个月的费用,一次一年成本更低一些 我们可以在后台面板中看到已经的产品正在运行中,我们可以对其重装系统、关机、续费、配置安全策略等操作。 从专业角度看阿里云从业云主机项目还是比腾讯云专业很多的,从收万网开始,再到阿里云独立运营及整合,无论是数据中心的增加和产品的促销和的提升,包括各种辅助产品的扩展,都比腾讯云好很多。 从促销和价格上看,阿里云明面的价格与腾讯云差不多,但是阿里云还可以使用KMYYF2折扣码享受9折优惠(阿里云代金券),以及阿里云经常有活动5-7折优惠促销等这些比腾讯云实惠一些。

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    应用:商品需求预估

    我们的用户接下来,我们通过用户仅有的一些特征做一些角色:(1)23岁+一线城市,这意味着他90%的可以上是单身,90后且极有可刚毕业不久,同时又在一线城市,属于中低收入但是中高开支。 所以,一定程度上可用户对休闲夸张的服饰需求较少,对便携式的健身器材、速食品存在潜在的可(3)从未用过app,是app的新用户,根据app的定位,易因为便利的物流体验,多吸引大家电、电子产品的目标用户 ,结合1、2两条,可用户这次注册的可需求是手机或者电脑这些电子产品较大以上的过程其实是通过用户的特征画像对用户进行刻画,也就是特征筛选,从别,年龄,角色等一些特征来划群体,结合对应群体的行为 :有个大概的范围,用户的相应行为,比如对应的手机的话,可带了一些关键词,简约,白色等等这些,所以我们不妨试试iphone或者锤子价值喜好:到底是iphone或者是锤子,通过当前手机型号比如安卓旗舰机器 除此之外,有一些决定因素,需要单独考虑:a.商品周期,假设用户最有可的是冰箱,但是这个用户1周之前刚了冰箱,那你此刻再给他推送冰箱,他的可几乎为0;而要是把冰箱换作是零食或者水,结果往往截然相反

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    【数据】如何做用户行为路径

    这里可以推荐一下诸葛io,一款基于用户洞察的精细化运营工具;将诸葛io的SDK集成到App或网站中,便获得应用内的所有用户行为数据。 漏斗模型通常是对用户在网站或App中一系列关键节点的转化率的描述,这些关键节点往往是我们人为指定的。例如我们可以看到某App应用的行为在诸葛io中的漏斗转化情况。 诸葛io不仅够便捷获取布点数据,也为客户提供了个化的sunburst事件路径图,并可为客户产品制作定制化的产品报告。? 将超市的每个客户一次的所有商品看成一个物篮,运用关联规则算法这些存储在数据库中的行为数据,即物篮,发现10%的顾客同事了尿布与啤酒,且在所有了尿布的顾客中,70%的人同时了啤酒 今后有机会可会以案例方式享如何做用户路径,展示过程中的步骤与思路,希望和大家多多交流。

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    电商数据的「六脉神剑」

    场景1-销售归因用户从启动APP到最终下单,中间会有一系列步骤,最初的那个步骤可是点击搜索框,可是点击首页Banner图,也可是点击收藏页面,总之是这个步骤让用户最终下单的,把这部销售归属到最初那个步骤所在的模块就是销售归因 场景2-转化漏斗通过销售归因,我们知道APP里边哪个模块会重点促成用户的下单,然后呢?如何进一步?这个时候就要用到转化漏斗了。 场景4-千人千面这个就偏高端了,千人千面指的是每个用户看到的APP界面都是适合他的,或者说最激起他欲望。 举个栗子,一个25岁左右的男用户打开APP更愿意看到的是NIKE、阿迪等运动潮牌,但对于一个35岁的男,可是车载用品,或者名牌商务男装更吸引他,千人千面够最大化APP的转化率,从而极大提升销售额 价格是电商公司重要的数据场景,怎样制定一场促销的优惠政策,是用满几件减多少钱,还是发折扣券,还是满多少钱减多少钱,还是一送一,如何在吸引用户的同时确保毛利不受影响,都免不了做一番数据,于是数据师的作用就体现出来了

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    小程序商业案例——蘑菇街女装

    文黄成甲蘑菇街作为一个定位于16到26岁年轻女家社区,是杭州卷瓜网络旗下的一个专注于提供发现美与时尚、物乐趣、结交志趣相投好友自由交流的社会化电商平台。 蘑菇街以PC端、移动APP端为依托,以瀑布流式的享信息为载体,结合微博互动的社区化营销和社会化媒体功,为淘宝、京东、凡客导入用户流量获取交易佣金。并为用户提供最新最流行的享信息。 我们来一下蘑菇街女装特卖这款小程序。以快为本蘑菇街小程序转化率是APP的两倍。“快速切入新流量市场”一直是蘑菇街成立以来的运营准则。 比如,相对于APP,蘑菇街去除了“内容导”这个功栏。在过去,蘑菇街的APP定位是让用户由逛到APP内的文章内容和导就显得非常重要。 在活动期间,用户享出去的商品被好友,如果好友是蘑菇街的新用户,且她通过你享的链接成功(支付金额超过30元),您就获得额外的500个首单享金,新用户在蘑菇街平台后续的第2-11笔订单,单笔订单支付金额大于

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    苹果悄悄修改了App Store条款,应用内物品也可送人了

    策划&撰写:申晨根据硅谷狮的报道,苹果悄悄地做了一件事。 它对自家的App Store条款做出了修改,现在起在应用内的物品是可以送人的,而修改前的App Store禁止用户向其他用户赠送应用内物品等内容。 苹果做出这样的调整并不意外,因为越来越多的App变成免费下载+内或者订阅制的形式,以往iOS用户付费App当做礼物赠送给其他iOS用户,但无法将应用内的物品赠与他人的规定,所以老的规定就显得非常不合适了 App可为其App项目的内容启用赠送功,但此类礼品的退款只返还给原者,且礼品内容不得更换。 也就是说,如果你收到了别人应用内的物品的赠送,那么这些物品是不自己退货的,但你可以退还给原者。

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    用户画像是什么鬼,你会吗?

    1、完善产品运营:通过用户调研,进行产品迭代,制作用户喜欢的APP,提升用户体验。2、对外服务,提升盈利:根据产品特点,找到目标用户,根据用户的画像进行个化运营,促成,实现精准运营和营销。 商品属即商品的功、颜色、耗、价格等事实数据,商品定位即商品的风格和定位人群,需要和用户标签进行匹配。3、渠道:渠道为信息渠道和渠道。用户在信息渠道上获得资讯,在渠道上进行商品采。 1、用户数据维度解:自然特征:别,年龄,地域,教育水平,出生日期,职业,星座。兴趣特征:兴趣爱好,使用APP网站,浏览收藏内容,互动内容,品牌偏好,产品偏好。 消费特征:收入状况,力水平,已商品,渠道偏好,最后时间,频次。2、商品数据维度解(以电子商品为例):手机:品牌,颜色,尺寸,电池容量,内存,摄像头,CPU,材质,散热,价格区间。 比如,某公司想研发一款智手表,面向28-35岁的年轻男,通过在平台中进行,发现材质=“金属”、风格=“硬朗”、颜色=“黑色”深灰色、价格区间=“中等”的偏好比重最大,那么就给新产品的设计提供了非常客观有效的决策依据

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    看我如何破解一台自动售货机

    声明:本文仅限技术讨论,严禁用于任何非法用途毫无疑问,自动售货机是非常受欢迎的东西,我们总会从中获取一些小零食。早几年前,自动售货机只接受离线的硬币支付,之后,也慢慢采用了普及的NFC技术功。 时光辗转,一不留神,有些事情就发生了根本的变化,现如今,这已经是一个被网络万物互联的时代了。今天,我就来和大家享一个,我是如何黑掉一台自动售货机,反复实现充值和售货机中商品的事例。 技术某天,我把我的安卓手机设置开启了USB调试模式,然后从应用商店中下载了自动售货机APP,并把原始APP的apk文件转储到笔记本电脑中,用adb去调试:# adb pull dataappcom.sitael.vending v=LfczO8_RfLA总结从APP账户中的0元,到之后破解APP数据库后,我可以进行以下操作:修改APP账户的金额任意自动售货机中的东西继续用余额余额为0之后可重新更改余额如此重复消费自动售货机中的商品在对整个 APP源代码做了大概之后,我发现其中的很多代码都未做混淆编码,这意味着,售货机厂商没有采取很好的措施来对用户数据和应用程序安全实行保护。

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    超贴心 :一份简单明了的营销软件包测评

    比如: •什么营销渠道在促成用户访问网站或下载app? •用户要多久才会再次访问网站app? •用户在流程中的哪一环节放弃? 事件可以是点击了一个按钮,东西或观看视频。数据可以与量或按钮的位置等事件关联起来。这里重要因素就是布置站点事件的困难程度。好的软件包有可视化事件编辑器,你可以在网站上查看或单击来创建事件。 这点非常有用,尤其是当你的网站app页面面积很大,无法预测你最终可的每个事件的时候。同类群组这是留存率并基于某些特征将用户笼统组的重要方法。 用户识别大多数软件包在用户注册或后进行用户识别,同时将用户以前的行为绑定到刚识别的这位用户。好的数据包跨设备或浏览器绑定用户行为。附加功有些软件包不仅仅只做。 一个常见的附加功是留存回访信息。发消息是一个有趣的功。大多数目标数据和个化数据是软件包内的本地数据,如果利用软件包的发消息工具,就可以用单个软件包得到大量功

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    如何用便利店打造移动电商碎片

    碎片物代替传统物传统物方式其实是反人的,如果发现家里缺酱油,要记住这事,下次逛超市时才,记住这么多无聊的事情,对得起大脑吗?最符合移动互联网物的场景是什么?是“碎片物“。 要一酱油,搜索出的酱油最好是顾客过的(或最可的),足够信任,不用看详情和评论直接。家庭常用的超市商品高频重复,这类商品很容易做到精准推荐。 去一号店或天猫超市物也挺傻气,满百才包邮,如何满百元商品总要动点脑筋。 不用考虑距离和邮费,随时,一钟解决问题的”碎片物“才是移动电商完美终形态。那么问题来了,怎么可不要邮费?” 碎片物体验吸引消费者把APP当成主要物渠道,一旦达到这个目的,那么顾客应该会每天下1-5单,虽然客单均价仅8元(预估),但每天平均每户顾客订2.5单,2.5单一次配送,则实际配送客单价等于20 还有服务商家,比如家政、家教入驻APP,共享评价体系和积体系。只要有足够用户使用APP,就实现了社区O2O。(关于本思路在“社区O2O如何单点突破进变综合平台”中有更详尽描述。)

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    以太坊合约之远程

    我们看下面这个简单的卖合约代码。合约代码逻辑采用的形式不同于支付宝的逻辑,合约还多了个押金,这里的押金和实物的价钱相等,卖的流程也不一样,方向倒置,达到了和支付宝卖担保一样的功。 下面我们代码代码中this.balance表示合约账户的余额。payable表示该动作需要支付以太币,支付的数量会累加到合约账户的余额。 押金也没必要等价与价钱,但是也不太小,以免商家觉得押金太小懒的去取消交易,那用户将无法取回缴纳的价钱,就会给用带来损失。也许你会问中介费哪里去了,是不是区块链合约不需要交羊毛了呢? 以太坊交易是需要收费的,这部费用在用户和商铺执行合约动作的时候从相应的外部账户里扣除了,只是从合约代码里无法体现出来。 这部羊毛会被自动奖励给矿工,作为辛勤挖矿的激励,毕竟合约的代码是需要在矿工的机器里执行的。

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    一文让你了解大数据时代,你的真实处境

    人工智和大数据成为我们每个人对现代科技的新标签数据被应用到了方方面面?今天小安带大家一起了解一下数据 以及在这个时代我们的真实处境(下方高,请做好准备)? 如果这个年轻的父亲在卖场只到两件商品之一,则他很有可会放弃物而到另一家商店, 直到可以一次同时到啤酒与尿布为止。 1993年美国学者Agrawal提出通过物篮中的商品集合,从而找出商品之间关联关系的关联算法,并根据商品之间的关系,找出客户的行为。 今天的数据力已经显著提高,算法更是层出不穷,商家通过数据了解消费群体习惯,从而获利,而我们同尿布的父亲一样,收获到了数据为我们带来的便捷,节省了很多选择的时间,与此同时,也承受着数据监控所带来的困扰 比如:你想要拥有更优惠的价格去一件商品,通常会下载一个优惠券商城APP,这种APP品类丰富,数不胜数。那么从APP下载到手机那一刻起,你的轨迹就逐步被另一端的人们掌握了。

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    你离成功只差一个出色的物车设计

    如何才更好的引导和吸引用户,这里摹客团队给大家收集了一些物车设计案例,可参考借鉴,让你的用户钟爱上你的物体验。物车设计案例赏1.  Groceries Shopping App Interaction?设计师:Cuberto关于将实物添加到物车的动画过程。布局非常清晰和个化。 Shopping Cart App?设计师:AlexKhoroshok非常具有新颖的商品添加模式和物车旅,可以让用户增加对物的乐趣,提升物转换。3. Shopping Cart V2? 设计师:OliaGozha一个大方,富有创意的web物体验概念。 Fashion& Shopping App Cart?设计师:VladGorbunov关于潮牌的物应用程序,除了展示商品的基本信息外,物车中的商品以品牌类的形式展示,更具直观

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    九种常见的数据模型

    以电商为例,家从登录网站/APP到支付成功要经过首页浏览、搜索商品、加入物车、提交订单、支付订单等过程。 黏模型 黏是在留存的基础上,对一些用户指标进行深化,除了一些常用的留存指标外,黏够从更多维度了解产品或者某功黏住用户的力情况,更全面地了解用户如何使用产品,新增什么样的功可以提升用户留存下来的欲望 黏帮助更科学全面地评估产品及其功情况,有针对地制定留存策略。 8. 归因模型 归因要解决的问题就是广告效果的产生,其功劳应该如何合理的配给哪些渠道。 假设一个丹丹口红的场景,在依次浏览了头条、微博上的广告后,她参加了小红书上的注册促销活动,又收到了优惠券,于是在百度上搜索App,完成下单。 它可以展现出单用户对产品的依赖程度,客户在不同地区、不同时段所的不同类型的产品数量、频次等,帮助运营人员了解当前的客户状态,以及客户的运转情况。

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    2016年智电视数据报告

    “报告背景研究:数据来源于腾讯云(mta.qq.com)数据中心、应用市场等多方渠道,精确筛选重复数据。网络公开资料。在线约1万份问卷调查。 欧冠、西甲等体育热门比赛内容。海信推出曲面、OLED等显示技术。在线视频VIP收费模式。拓展激光影院。小米推出三代电视盒子。高价比智电视。与优酷土豆等视频网站合作, 拓展视频内容资源。? 而智电视中的游戏模块,种类还不够丰富,操控的方便也不及移动设备如手机、XBOX、PS4等,让电视的欲望更加减低。 ? “用户电视价格范围用户的智电视价格范围最多在3000-4000元之间,占比28%。 紧随其后的是5000元以上的智电视,占比23.8%。 看来价格并非挑选各类智电视唯一决定因素。 若是配置,功或内容够丰富够新颖,用户也愿意高价格单。 ?“用户电视主要原因内容丰富和超高清4K屏幕是用户们电视的主要因素,占比别为55.5%和52.6%。

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