以抖音網易云音樂為例,挖掘用戶留存三個階段的不同需求
員工從入職到離職,一般來說,一個月離職,半年離職,2年以上離職的緣由差別會大不一樣。
一個月離職,一般是不能適應工作或與工作內容本身有關。
半年的情況,一般與直接上級有關。
2年以上離職,基本上屬于認可公司,但發展受限
其實對于產品留存也和員工入職相似,短期留存、中期留存和長期留存的緣由大有不同。
員工從入職到離職,一般來說,一個月離職,半年離職,2年以上離職的緣由差別會大不一樣。
一個月離職,一般是不能適應工作或與工作內容本身有關。
半年的情況,一般與直接上級有關。
2年以上離職,基本上屬于認可公司,但發展受限
其實對于產品留存也和員工入職相似,短期留存、中期留存和長期留存的緣由大有不同。
一個漂亮的平均數完全是用數據創造出來的虛幻景象,會給我們的決策造成誤導,因此我們需要掌握一個行之有效的方法來剖析真實的用戶行為和用戶價值,這個方法就是同期群分析(Cohort Analysis)。事實上,數據不會說謊,只是分析數據的人沒有做到精準分析而導致對數據呈現的錯誤解讀!
國內對同期群分析相關的研究相對較少,也許不是所有的運營都知道同期群分析,但它是每個產品運營必備的分析方法。在著名的《精益數據分析》一書里面,作為測試數據分析的靈魂也提到了同期群分析的相關內容。
同期群分析最早用于醫藥研究領域,意在觀察不同被試群體的行為隨著時間的變化呈現出怎么樣的不同。通過監測不同的被試群體,醫藥研究員可以觀察到不同的處方和治療方式對被試的影響并且確定被試共同的行為模式。
據統計,79%的智能手機用戶會在早晨起床后的15分鐘內翻看手機。某大學在 2011 年進行的一項研究表明,人們每天平均要看34次手機。然而,最近業內人士給出的相關數據卻高得多——將近150次。不得不承認,我們已經上癮了。面對手邊的這個高科技產品,我們就算沒有上癮,也至少已經患上了強迫癥。我們迫不及待地查看微信、微博,訪問手機淘寶、京東,原本只打算看上幾分鐘,一個小時后卻發現自己的手指依然在手機屏幕上滑動翻頁。這種欲望可能會伴隨我們一整天,只不過很少被覺察到罷了。
Apache Ambari項目的目的是通過開發軟件來配置、監控和管理hadoop集群,以使hadoop的管理更加簡單。同時,ambari也提供了一個基于它自身RESTful接口實現的直觀、簡單易用的web管理界面。
Ambari允許系統管理員進行以下操作:
1. 提供安裝管理hadoop集群;
2. 監控一個hadoop集群;
3. 擴展ambari管理自定義服務功能.
APP運營人員都知道消息推送對提高用戶參與度的重要性。推送消息做的好,用戶參與度會顯著提高,反之,用戶量則會大打折扣。
如何讓消息推送達到我們預期的效果?APP運營人員必須密切關注用戶的行為習慣,對用戶的興趣偏好了然于胸,并針對不同的用戶群體在合適的時間推送給他們感興趣的內容。完美的推送消息推送對于用戶來講是有價值的,它能幫助產品提升用戶體驗,增加用戶好感度。
如何做到完美的消息推送?APP運營人員必須在推送之前確定以下5W法則:
Who: 推送對象
What: 推送內容
When: 推送時間
Where: 推送場景
Why: 推送原因
隨著大數據時代的到來,數據采集也已經變的越來越重要。前端埋點作為一個比較成熟的數據接入手段被廣泛應用著。目前埋點分為兩種方式,有碼與無碼埋點。有碼埋點比較容易理解,即調用SDK的API,在代碼中插入埋點的相關代碼,實現用戶行為采集。由于我們在開發項目的時候,埋點都是手動的,每次業務需求的改變都要到處埋點,而無碼埋點,即不需要手動插入代碼,只需要前期進行相關配置,SDK自動采集用戶行為,極大程度避免了因需求變更、埋點錯誤等原因導致的重新埋點繁復工作。本文主要介紹無碼埋點的技術實現。