App营销推广技术要点略谈

App营销推广不是依靠策划、创意吗?难道还需要什么App营销推广技术?


实际情况确实如此:App营销推广的策划、创意,是需要专门的技术支持的。


如果你不使用良好的App营销推广技术来支持你的App营销推广工作,就会造成你的获客成本高、营销粗放、营销推广经费虚耗,甚至营销活动的钱花得不明不白,这样App营销的成功,那将是小概率事件。


那么,App营销技术,究竟是指哪些技术呢?


App营销技术,主要包括两个方面:一是App个性化安装技术,二是App营销(广告)效果统计技术。


App个性化安装主要是为了让用户安装App更简单、更流畅、更快到达App核心功能,实现更好的体验,从而提高用户的安装率、留存率。采用了App个性化安装之后,用户在首次安装使用App时,App服务商就可以为用户定制满足其需求的业务流程,使之能够实现App安装后场景直达、免填邀请码安装、安装后建立上下级业务关系、安装后直接加入不同团队、App精准安装、安卓/iOS安装来源追 踪等等功能。App个性化安装对于App营销推广的活动策划尤其重要,有些活动如果用户了App个性化安装技术才能够实现,没有App个性化安装的支持将完全无法开展。


App营销(广告)效果统计的目标,主要是对营销活动效果进行统计、监控,做到对营销投入和产出精确掌握,并在此基础上对营销策划和营销执行进行调整,以便达到良好的营销效果。App营销(广告)效果统计,是每个用户都具备的需求——试想,哪个App不想知道自己的用户是谁、从哪里来、从哪个推广渠道来呢?有些App做得更细一些,统计内容会更详细。当然,也有些App的营销推广做得糊里糊涂、完全失控,甚至不知道自己的用户是从哪个营销渠道来的,也就无从对自己的营销活动进行精细管理和及时调整了。比如,今天来了10万用户,但这10万用户是从公交广告、地铁广告、电台广告或是某篇软文来的,还是从地推来的,如果这个App运营者不能做出精确的比例分析,那就将无法砍掉无效渠道的资金投入,加大有效渠道的投入,App营销将处在一种“盲人骑瞎马”的状态之下,更谈不上对地推人员的业绩进行考核统计了——这种考核统计不能有效进行,地推人员还会有工作积极性吗?


以上就是略谈一下App营销技术对App营销的意义,今后有时间会在具体营销活动上详细介绍一些案例,与同行朋友进行深入一些的交流。


至于App营销技术服务商,友盟、openinstall、talkingdata都有涉足App营销(广告)效果统计领域,而App个性化安装的服务是个新领域,在这个领域,中国的技术不让国际同行,基本上与国际同步,甚至在某些环节略有领先。期待中国有越来越多的类似领域涌现出来,形成热潮,这样的话,中国的移动互联网迎头赴上国际先进水平的未来可期。(竟平)
内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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