WGzhuiri的博客

即通过人工手段对特定用户或者内容在后台进行处理，但用户量和内容那么庞杂，再大的审核团队也难以全面兼顾，此时就需要对社区用户进行分类，根据不同种类用户的可能性进行处理，新人用户，刷广告可能性高，需要重点标记和关注，有违规记录的用户，再次违规的可能性也比较大，同样需标记关注，而社区的KOL往往可以设置成可信任ID，具体处理的手段包括沉贴、删除、禁言、封号、黑名单等。因此，好的社区产品，首先应该是一个好的分类器，大到APP、频道、群组，小到帖子和评论：产品定位足够清晰，能够吸引一批人，也能拒绝一批人；

Andriod系统则是根据不同的厂商去调用不同厂商SDK，更像是传统桌面电脑系统的做法，每个需要后台推送的应用有各自的单独后台进程，才能和各自的服务器通讯，交换数据，虽然谷歌初期在Andriod系统中内置了用于推送用的服务程序，也搭建有类似于APNs的服务器，但是国内访问其服务器受限，很多手机厂商为了给手机减负都把这些代码删掉了，导致Andriod手机只能通过与服务器长连接的方式，才能实现推送功能，但好在有很多第三方的推送平台解决了一些技术难题。如果是厂商，则去商城SDK注册；

从新用户引入期到成长期、成熟期，直至衰退期和流失期，需要关注整个用户漏斗的转化过程及成长路径，制定有效的拉新、促活和留存策略，有意识地开始进行用户分层和精细化运营，目的是针对不同层级的用户制定不同策略，向成熟期转化的准备。自古以来，人类对宇宙的探索从未停歇，从微观的生命细胞到宏观的宇宙星辰，从深邃的海洋到神秘的暗物质与黑洞，尽管我们对宇宙生命的奥秘仍充满未知与困惑，但在此过程中，我们逐渐领悟并总结出了一系列关于生命周期的深刻理论。沉默唤醒应该是有温度的运营活动，需要温柔地对待用户，时刻牢记。

公司在原有的产品中积累了部分老用户，因为产品生态，导致用户粘性，使用时长根据市场热度波动，时高时低，为了弥补用户生态短板，同时开拓新业务线，开发了一款互补形产品，新产品需要做前期推广，例如前期封测，数据回收，用户意见，BUG反馈等。鼠标左键点击“user_id”数值计算栏按钮，选择“值字段设置”，在“计算类型”中选择“计数”，点击“确定”，得到每个用户的购买频次。鼠标左键点击“金额”数值计算栏按钮，选择“值字段设置”在“计算类型”中选择“求和”，点击“确定”，得到每个用户的充值总金额。

简单的来说就是指每一位用户可能是购买者、使用者、会员在未来周期内可能给你的产品或服务所贡献的商业价值总和，值得注意的是，它是衡量单个用户价值的，是用来表示这个用户的质量，不是一个规模类的指标。新增用户是个变量，假设某天因新增用户数突然下跌，但留存率却恰好在比较高的水准，留存率的均值就会被拉高，但经过加权计算后，异常日期的数据就不会造成太多的影响。数据样本一般取1日留存，2日留存，3日留存，4日留存，5日留存，6日留存，7日留存，14日留存，30日留存，理论上留存数据样本越完整，数据误差越低。

我们在做用户召回（唤醒）到实际落地做了很多工作，整个过程耗时耗力，召回一个流失用户成本很高，为了避免做大量重复性的工作，应该在用户即将沉默和流失的时候，做提前预警，尽可能提前针对性的通过产品引导和激励等能力，帮助用户走过震荡期。设计具有吸引力的召回激励，如优惠券、积分、免费试用等，什么人群给奖励，给何种形式奖励，现金，券还是积分？自然回流用户：每天都会有一些已流失用户的自然回流，不做任何召回策略自然回归的用户，这个数据需要计算清楚，如果不做区分，在做召回时，你会盲目乐观的以为自然回流都是你的召回效果。

这些问题都涉及到预测产品的未来，依据目前水平，预估未来产品趋势，且涉及的数据指标受多种因素影响，例如市场规模、产品特性、营销策略、用户生命周期、竞品、技术限制等非常多的不确定性因素。准备一组数据样本，一般取1日留存，2日留存，3日留存，4日留存，5日留存，6日留存，7日留存，14日留存，30日留存，理论上留存数据样本越完整，数据误差越低。根据数据样本，绘制散点图，使用散点图设置趋势线时，可以用指数、线性、对数、幂函数等进行曲线拟合，一般使用幂函数的比较多，确认函数的类型后，通过。