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【乐鱼app靠谱吗】前LinkedIn数据工程总监:为什么要做用户行为分析?

本文摘要:(公共编号:)本文作者吴继业、GrowingIO领导创始人销售VP,前LinkedIn数据工程总监。

(公共编号:)本文作者吴继业、GrowingIO领导创始人销售VP,前LinkedIn数据工程总监。原文发表在GrowingIO博客和微信号公众号码上,允许发表。

一、什么是用户不道德?用户不道德的最简单的五个要素包括时间、地点、人物、交流、交流的内容。(1)什么是用户不道德?分析用户的不道德,必须定义为各种事件。例如,用户搜索是事件,什么时候,什么平台,什么ID,搜索,搜索的内容是什么?这是原始事件,也是对用户不道德的定义,我们可以在网站和APP中定义数千万事件。

有了这样件发生后,用户可以不道德地仔细观察。用户第一次进入网站后,是新用户,他有注册的可能性,注册不道德是事件。注册必须填写个人信息,之后他有可能开始搜索卖东西,这些都是用户不道德的事件。

(二)如何提供用户不道德的数据?那么,如何监视这些用户的不道德数据呢?非常传统广泛的方法是写代码定义这个事件。在网站上监视用户道德数据的地方读取代码。例如注册按钮、订购按钮等。只有阅读了监控码,我们才能告诉用户页面是否有注册按钮,用户下了什么订单。

通过写代码详细说明事件和属性的方法,国内统称为挖掘点。这是一项非常耗费人力的工程,过程非常复杂,但大多数互联网公司仍然雇用大量挖掘团队。二、为什么要实现用户的不道德分析?既然这么困难,为什么要实现用户的不道德分析?因为只有实现了用户的不道德分析,才能告诉用户画像,在网站上告诉用户各种各样的网页、网页、销售背后的商业真凶。

非常简单地说,分析的主要方法是关注萎缩,特别是被拒绝的网站。我们希望用户不要萎缩,上来后不要回头。

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像很多O2O产品一样,用户一上来就有很多补助金,钱一烧完,用户就回来了。这样的产品和商业模式不好,用户确实希望找到平台的价值,有时不要萎缩。用户不道德分析协助分析用户如何萎缩,为什么萎缩,在哪里萎缩。例如,最简单的搜索是不道德的:某个ID什么时候搜索关键词,看哪个页面,看几个结果,同时这个ID在哪个时间订购销售,这个不道德是最重要的。

中途,如果他对搜索结果不失望的话,他就不会再搜索了,同意把关键词换成别的东西,需要搜索结果。用户不道德分析能做什么?有很多用户不道德的数据,定义事件后,可以按时、按天、按用户等级、按事件等级合并用户数据。这个表用来做什么?一是告诉用户最简单的事件,例如指定或销售,也可以告诉高质量的用户,萎缩的客户,这样的数据每天或每小时都可以看到。

三、用户不道德分析的五个场景有用户不道德数据后,我们在场景中有什么应用?拉新,也就是提供新用户。例如,电器商品特别重视订单转化率。促进生活,如何使用户常用于我们的产品。

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留存,提前找到可能萎缩用户,减少流失率。寻找低价值用户,提高销售效率。(1)拉新2008年我在eBay,我的工作是分析SEM和SEO的关键词ROI。

eBay每天向谷歌销售400万个关键词,除了SEM、SEO,还分析了其他各种伙伴的路线。例如,一个小电子商务网站敲了eBay的链接,用户通过这个链接最后在eBay完成了销售,eBay没有给这个网站钱。

eBay特别重视哪个搜索引擎,哪个关键词带来的流量,关键词是收费还是免费。谷歌方面的搜索引擎词给予了很多流量,但是这些流量没有在eBay上订购,所以这个数据必须与eBay本身的数据融合,进行渠道分配。整个数据链应该从头到尾切断,两边的数据必须整合起来。

(二)以注册转换为细管为例,第一步是告诉网页上有什么样的注册入口,很多网站的注册入口不仅仅是一个,还要定义各个事件,下一步是多少人,多少比例的人,注册按钮在此期间,每一步都会有用户萎缩。细管完成后,我们可以直观地看到每个环节的流失率。(3)促进生活的另一个是用户用于产品的简洁性。

我们可以分析用户的不道德。例如,采访时间长,在那个页面上停留时间特别宽,特别是在APP上不显着。另外,完善用户的图像,决定用户的不道德分析来实现用户的图像。

举个例子,美国有着名的在线视频网络。Netflix很有趣。通过用户的不道德分析,他将正确定义你的家人。你家有多少人,大人还是孩子,最喜欢看哪三部电影?你的不道德输入越多,他的推荐就越不正确。

(4)保留用户的萎缩并不意味着一下子就会萎缩一些小的和小的不道德可以伴随他将来不会萎缩。LinkedIn时,跟踪用户的不道德。

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例如,指定、指定后是否搜索简历、是否上载简历等。用户这些点滴的道德是最重要的。

有了这些数据的支持,LinkedIn的产品、销售每天都要看用户的报告书,最简单的是用户不道德上升、不道德上升、用户特别好等,确保用户关系。(5)要求LinkedIn是一家2C、2B的公司,世界上有4亿用户,有很多现实用户的履历信息。

2B业务是LinkedIn为每个企业出售HR,目的是帮助美国企业寻找中高级人才,其中有很多不同的产品线。LinkedIn本身是社交网络,用户是社长、VP、社长、业务类、市场、销售等数据在LinkedIn中单独成为公司的纬度。

有了这家公司的纬度,我们必须马上把这个卖给客户。例如,如果你想和星巴克谈星巴克HR的数据是人才流失率的清单。如上图所示,其员工最近一年再次加入其他公司,上一家公司是谁,用蓝色表示。左边做的是星巴克员工萎缩,那转行去哪家公司,用红色表示。

通过这个非常简单的生产,很快就能看出人才的流失状况。绿色多的话,说明这家公司的人才更强,红色多的话,说明这家公司的人才储备和录用正在衰退。

我们把数据展示给最后的客户,基本上可以得到清单。我们可以通过数据讲故事。我们最初做了很多报告,销售可以讲故事,迅速增进订单。

这些都是用户不道德分析的,不是拍电影的大门和第三者的数据,用户不道德分析的价值是不言而喻的。版权文章允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。


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