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埋点营销最新视觉报道_卖点营销文案(2024年11月全程跟踪)

内容来源：魏巍之巅所属栏目：热点更新日期：2024-11-27

埋点营销

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如何搭建数据指标体系？一文搞定！嘿，大家好！由于篇幅有限，今天我们继续聊聊数据指标体系的搭建，上篇请参考《终于把数据指标体系讲明白了！（上）》 --- 3⃣️ 如何搭建数据指标体系？搭建业务主题框架 𐟓Š 首先，我们需要根据业务内容划分不同的主题。例如，电商业务通常包括订单、流量、库存、营销、商品和用户等主题。罗列不同主题的指标 𐟓‹ 以流量主题为例，相关的指标包括DAU（日活跃用户）、UV（独立访问用户）、PV（页面浏览量）和点击率等。梳理所有指标内容 𐟔 这一步需要详细梳理指标的名称、定义、统计口径、维度、粒度、数据源表、数据字段、取数逻辑和其他描述。指标名称 / 定义 / 口径：确保业务产品、数据产品、运营和数据分析多方对齐，确定唯一的名称、定义及口径；指标粒度：指标分为原子指标和衍生指标。原子指标是最小粒度不可再分的指标，通过埋点或日志采集后直接汇总计算即可得到。而衍生指标则是通过两个及以上的原子指标计算得来的；数据源表 / 数据字段 / 取数逻辑：这些由数据开发同学负责梳理并填写；其他描述：可以用来备注一些需要说明的注意事项，比如某些指标的特殊使用场景。使用工具推荐 𐟛 ️ 飞书的在线思维导图：用于划分主题和列出所有指标；飞书的在线Excel文档：用于梳理指标内容。管理指标体系 𐟓š 指标属于公司的数据资产，如果公司有建设系统用来存储和查询指标，可以将指标体系中的指标录入并做好管理。如果没有相应系统，可以把指标体系的在线文档发给所有业务相关方，并进行宣导。以后不论是数据统计还是数据应用，都以这份指标体系输出的指标为准。希望这篇文章能帮到你们更好地理解和搭建数据指标体系！如果有任何问题或建议，欢迎在评论区留言哦！

APP用户分析必备指标，轻松掌握！在当今数字化时代，APP用户分析已经成为衡量产品成功与否的关键指标。一个完善的APP用户分析体系涵盖了五个主要维度：用户质量、用户活跃度、营销推广、转化分析和用户属性分析。让我们一起来看看这些关键指标吧！ 𐟌Ÿ 用户质量新增用户：这是衡量营销推广效果的基础指标，反映了渠道吸引新用户的能力。活跃用户：活跃用户的比例是衡量产品健康度的重要标准。转化用户：转化用户指的是那些最终成为支付或交易用户的活跃用户，他们是商业效益的直接体现。用户留存率：留存率是衡量产品吸引力的关键指标，反映了用户在某一时间段内的新增用户在经过一段时间后继续使用的比例。用户忠诚度：这包括回流用户和连续活跃用户，是APP核心吸引力的体现。 𐟌Ÿ 用户参与度用户使用频率：分析用户使用APP的频率，了解用户的活跃程度。使用时间：研究用户在APP上花费的时间，以评估产品的吸引力。使用时长：通过分析用户每次使用APP的时间，了解用户对产品的依赖程度。访问页面：了解用户访问的页面分布，以优化用户体验。 𐟌Ÿ 渠道分析拉新效果：分析渠道推广带来的新用户数量，评估渠道的拉新能力。营销效果：衡量营销活动对用户的吸引力和转化效果。作弊指标：识别和防范用户作弊行为，如刷量、虚假注册等。营销欺诈：监测并防止营销欺诈行为，保障公司利益。流量造假：识别并剔除流量造假数据，确保数据的真实性。 𐟌Ÿ 功能转化分析转化路径：分析用户从浏览到注册、实名、活跃、支付、流失的整个转化过程。漏斗模型：利用漏斗模型对转化路径进行量化分析，找出转化瓶颈。埋点信息：通过在关键节点设置埋点，收集用户行为数据，为分析提供支持。 𐟌Ÿ 用户属性分析用户特征：分析用户的年龄、性别、职业、设备、地区等特征。精细化运营：根据用户属性进行精细化运营，提升用户体验和转化率。营销活动：利用用户属性信息制定有针对性的营销活动，提高活动效果。在实际业务中，这些指标通常是综合使用的。例如，在用户质量分析中，通过对流失用户的属性分析，可以了解用户流失的原因，并提出产品优化建议。希望这些指标能帮助你更好地理解APP用户分析，提升你的数据分析能力！

助力降本增效，ByteHouse打造新一代云原生数据仓库随着数据量的爆炸式增长、企业上云速度加快以及数据实时性需求加强，云原生数仓市场迎来了快速发展机遇。据 IDC、Gartner研究机构数据显示，到 2025 年，企业 50% 数据预计为云存储，75% 数据库都将运行在云上，全球数据处理预计有 30% 为实时数据处理，80% 数据预计为非结构化数据，这将驱使云原生数仓愈加受到企业青睐。近期，火山引擎云原生数据仓库ByteHouse产品负责人李群受邀出席“CSDI summit中国软件研发创新科技峰会”，围绕“新一代云原生数仓ByteHouse关键技术与最佳实践”主题，从云数仓历史和前沿出发，介绍ByteHouse整体架构、关键亮点、性能突破、存算分离的关键设计，以及ByteHouse在抖音集团内外多样化场景中的业务实践。基于ByteHouse在金融、游戏、泛互联网等多行业的经验总结，李群首先介绍了云原生数据仓库目前面临的难点和挑战。高性能、高并发、高吞吐写入，已经是当今企业对云数仓的基础需求。随着互联网不断发展，数据增长迅速，特别是埋点日志类数据，一些较为活跃的APP，每天数据达到百亿甚至千亿级别，大规模杀手级应用每天更是产生数千亿事件量。这要求数据平台不仅要支持高吞吐写入、实时去重，面对业务请求还要达到毫秒级响应。除此之外，企业还面临数据架构复杂、灵活性欠缺、成本控制难的问题。例如，为了实现一个数据分析功能，企业可能需要引入三、四个甚至更多的组件来构建，导致扩容较难、运维压力大，人力维护成本高。为了解决以上问题，ByteHouse首先在性能上实现突破。在复杂查询上，ByteHouse从RBO（基于规则的优化能力）、CBO（基于代价的优化能力）、分布式计划生成方面推出了自研优化器，能够准确的计算出效率最大化执行路径，大幅度降低用户查询时间。除此之外，ByteHouse还从Exchange、Runtime Filter以及并行化重构等方向进行了优化。针对实时吞吐慢、BI报表慢、离/在线复杂分析慢、湖+仓联邦分析慢、人群圈选慢、以图搜图慢六大场景，ByteHouse都推出了定制解决方案，并在客户实际场景中产生实效。其次，弹性也是ByteHouse核心能力之一。基于ByteHouse弹性伸缩能力，用户只需基于时间、资源负载等条件就能进行扩容、缩容配置，减轻手动管理的负担，提升资源利用率。在存储层面， ByteHouse采用 Serverless 架构，具有低成本、无限扩展的能力。在计算层面，ByteHouse则基于PaaS 模式，通过容器化实现无状态或弱状态，将整个计算组包装成租户和应用呈现给用户，保证租户之间不会发生资源征用冲突或性能劣化，让计算资源在秒级内实现弹性拉起和弹性扩缩容。最后，在提升效率同时，ByteHouse也专注于帮助用户节省成本。ByteHouse云原生架构支持自定义的分时弹性，让用户无需再为业务高峰预购资源，助力成本降低30%以上。同时，为了帮助用户简化架构，ByteHouse通过构建统一的平台提供更丰富的数据分析能力，实现数据效能最大化，已经推出了全文检索引擎、GIS引擎、Vector引擎，让用户在享受OLAP极致性能的同时，无需引入其他架构，就能使用文字检索、地理空间分析、向量检索能力。除此之外，在生态兼容性方面，ByteHouse支持ClickHouse、MySQL 等SQL生态和湖仓一体，让应用、数据搬迁零成本。在应用场景上，李群则从实时数仓、企业级OLAP中台、广告精准营销三个场景，带来ByteHouse最佳实践分享。以广告精准营销场景为例，随着移动互联网的流量红利消退，精细化营销模式随之跃迁为主流。从数以亿计的人群中，优选出最具潜力的目标受众，是精细营销的题中之义，也是作为基础引擎的数据仓库能力所面临的挑战。从ByteHouse曾服务的某个短剧广告营销公司来看，一方面，该公司投放在业务上需要实时调整策略，要求数据分析、更新时效性在3s内，并发QPS达到2000；另一方面，在营销场景中，海量数据实时更新会产生大量数据碎片，拉低查询性能、浪费存储空间。通过引入ByteHouse、连山云、巨量引擎联合解决方案，该广告营销公司搭建了一套 ”一键实时同步、极简架构、低门槛技术” 的短剧行业通用解决方案，提升广告数据处理效率与投放ROI。在效果上，通过多级索引，如排序键索引、分区键优化、跳跃索引等，ByteHouse有效减少了广告营销查询时扫描的数据量，在每天千万查询量的情况下，数据返回时效也能保障在秒级，较之前5倍提升。在计算组隔离策略中，ByteHouse为广告营销场景中的数据读、写分别构建独立的计算资源，再通过灵活的SQL分发机制，已可以支持超过2000 QPS的查询高并发。据介绍，ByteHouse还与中国地震台网中心、莉莉丝游戏、极客邦科技等诸多行业企业达成了深度合作，凭借新一代的云原生架构，高效方便的运维模式，以及高性能更灵活的实时查询能力，为企业抓稳数字化机遇建立了夯实的地基，推动企业的数智化转型升级。

五大用户增长模型，助你洞悉增长秘诀嘿，朋友们！今天咱们来聊聊五大用户增长模型，帮你理清增长那些事儿。无论你是产品经理、运营还是市场人员，这些模型都能给你带来一些启发。 AARRR漏斗模型 𐟓Š 这个模型特别有意思，它把产品生命周期分成五个阶段： Acquisition（获取）：吸引新用户，让他们知道你的产品。 Activation（激活）：让新用户体验到产品的核心功能。 Retention（留存）：让用户觉得你的产品好用，愿意复购。 Revenue（收益）：用户的行为给你带来收益。 Referral（推荐）：老用户帮你拉新用户，形成裂变。这个模型的核心是以用户为中心，搭建整条用户生命周期。每个阶段都要精准把控成本和收入的关系，确保整个生命周期的价值远大于获客成本和经营成本。不过，难点在于每个阶段都要有产出，才能保证后续动作的高效。 3C模型 𐟌 3C模型关注的是公司、顾客和竞争对手。 Corporation（公司自身）：理清公司的核心产品定位。 Customer（现有用户和潜在用户）：定位你的用户群体。 Competition（竞争对手）：关注竞品的动向和优劣点。这个模型告诉我们，要可持续发展，必须定位好自己的现状，同时对竞品保持敬畏，不断分析可借鉴点和自身可改进点。 4P模型 𐟚€ 4P模型关注的是产品、价格、渠道和促销。 Product（产品）：定位产品的卖点和核心功能。 Price（价格）：从多个角度考虑价格设置。 Place（渠道）：从用户视角分析潜在购买渠道。 Promotion（促销）：在不同节点设置不同的营销策略。这个模型的关键在于理清产品定位、综合市场供需关系设置价格、从用户整个下单流程出发挖掘用户价值、选择合适的营销节点，不断挖掘更大爆发点，高效提升ROI。 STP模型 𐟓ˆ STP模型关注的是市场细分、目标市场和市场定位。 Segmenting（市场细分）：把市场分成不同的细分领域。 Targeting（目标市场）：确定你的产品要进入哪个市场。 Positioning（市场定位）：在目标市场中确定你的产品定位。这个模型从产品投放市场出发，在确定产品核心定位的前提下充分挖掘潜在用户市场，分人群制定产品推广策略。 HVA模型 𐟚€ HVA模型，即High Value Action，用户高价值行为模型。这个模型强调用户增长的核心是以始为终，利用一切资源让用户体验产品的核心功能。我们采取的任何动作都需要以此为导向，避免无意义的目标偏移。HVA模型本质是一套用户增长思维模型，通过不断在用户生命周期中埋点及数据驱动分析，了解引流、蓄水、促活、裂变各个环节的现状及改进点。针对每个HVA，我们可以通过的用户埋点数据训练出价值预测模型，进行后续LTV的衡量和预测。好了，这就是五大用户增长模型，希望这些模型能帮你更好地理解用户增长的本质。无论你在哪个岗位，这些模型都能给你带来一些启发和思考。加油！𐟒ꀀ