基础数据:用于描绘用户画像或

TG Data Set: A collection for training AI models.
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samiul12
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基础数据:用于描绘用户画像或

Post by samiul12 »

那就先跳出来看看内增长吧。 怎么理解内增长?可以从三个词来建立一个框架来理解,“模型、数据、策略”。 模型:即增长模型。是一系列密切相关,并可互相影响的数据指标。 没有一个完全通用的模型,各公司各业务差异很大,就算类似RRR这样的模型也并不是适用于一切业务。搭建增长模型的前提是对业务的理解,先有业务模型,理解业务模型的基础上再来搭建增长模型。 一般公司会有三个主要模型:商业模型或财务模型——全局业务模型——局部业务模型,而增长模型是业务模型的组成部分。


数据一般分为: 业务数据:用于监测业务进展和健康度。如:流量、用户数、活跃用户数、销售额等。 给用户打标签。如:年龄、地区、职业、喜好、学校、性别、家庭状况等。 行为数据:用于对用户成长路径、用户行为 尼日利亚电话数据 特征等进行分析。如:用户使用某功能或购买某商品、消费某内容等。 策略:就是基于模型和数据发现的机会点形成的实验假设,基于假设设计的产品或运营方案。 模型依赖数据,数据指导策略,策略反哺模型。


所以增长的框架大概可能是长这样: 底层的业务逻辑:结合商业模式和产品用户路径来搭建增长模型和指标体系;增长模型一般有RRR,全链漏斗型,因式分解型,全定量模型。其中全定量模型最复杂,可以把产品外增长的各种渠道投放包括裂变因子都包含进来,也能用来做流量预测和成本预测。 中间层的关键驱动手段:数据分析实验、数据分析梳理用户路径——采集数据——数据监测——数据分析——制定策略。 应用层的解决增长问题:外增长渠道投放、裂变等,内增长激活、留存、活跃、防流失、召回、付费等。
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