博客-最新资讯、运营技巧、技术分享-Cobub Solution
python使用深度神经网络实现识别暹罗与英短

python使用深度神经网络实现识别暹罗与英短

6 years ago 0 9460

先来上两张图看看那种猫是暹罗?那种猫是英短?
第一张暹罗

你的内容运营策略里,数据分析缺席了吗?

6 years ago 0 9213

什么是内容运营?

内容运营是指基于产品进行内容策划、内容创作和编辑、内容优化和发布等一系列与内容相关的营销活动。针对不同的渠道,内容运营有新媒体内容运营(例如微信公众号的内容运营)、内容平台运营(例如简书的内容运营)等。根据不同的业务,内容运营又可分为推广内容运营、产品内容运营、用户内容运营等。
内容运营在整个运营活动中占据着非常重要的地位。首先,内容可以建立用户与产品之间的联结,内容在传达品牌价值的同时还能培养用户对产品的认知。其次,内容运营也是产品服务的一部分,用户不仅能直接消费内容,还能帮助用户消费产品。总之,做好内容运营对于用户拉新、用户留存和转化非常有帮助。

用户流失率高怎么破?这里有10个策略

6 years ago 1 10915


文章概要:
• 什么是用户流失?
• 减少用户流失是企业的首要任务
• 减少用户流失的十种策略

数据分析:如何优化广告投放提升广告ROI?

6 years ago 0 20913


对于大多数广告主来说,广告投放的目的无非就是吸引更多的用户,提升广告ROI,最终实现营销转化。

5000字精华,教你搭建互联网金融活动运营知识体系

6 years ago 0 8669


《2017中国互联网金融年报》上,指出了互联网金融风险整体水平在下降,风险案件得到初步遏制。但是未来在净化互联网金融市场上的路仍然很艰巨,所以接下来国家在政策上监管力度必然是会持续加大的,获客成本更高。另一方面,随着从业机构优胜劣汰的加剧,行业的发展环境逐步净化,各大巨头之争越来越激烈。
我们也看到了,2017年互联网金融的一个发展状态:保险发展增速放缓,理财模块趋于稳定,证券整体开户数大幅回落,股权融资景气度下降,而消费金融和支付两块业务发展事态非常乐观,那么如何去抢占更多的市场?
我们看到各机构纷纷使尽浑身解数,输出各式各样的打法。2015年首届互联网金融理财节也因此诞生,可以说这是互联网金融界的双11,参与的平台数最多,也是目前国内规模最大,回馈力度最强的线上理财盛会。
互联网金融产品包含很多方面:支付、贷款、理财、信用卡、保险等等。今天主要跟大家分享的是关于互联网理财产品基于生命周期的运营玩法,希望能够给大家一些运营思路的启发。

致运营狗:如何不依赖分析师,自己搞定数据分析?

6 years ago 0 8667

在这个数据驱动运营的时代,数据不仅是数据工程师和分析师的事情,在工作中也要求运营从业者有一定的数据分析能力,更有人说“数据分析能力是未来运营的分水岭”。从我自身角度出发,真心觉得数据能更好推动运营策略和工作的开展。
但运营童鞋多是数据小白,没有编程和技术基础,那我们该怎么分析并用好数据呢?今天从运营常见的数据问题出发,希望让大家能快速地入门数据分析,让数据更好地为工作服务,别白白浪费数据的价值。

双11后的双12该如何引诱用户买买买?

7 years ago 0 8106

双十一的硝烟已过,那么多亲都剁了手,那么问题来了,双十二我们的商品详情页如何设计才能让用户的购物车依旧超载?
商品详情页是电商APP中最容易与用户产生交集和共鸣的页面,商品详情页设计的质量,与用户购买转化率有着直接的关系!因此,商品详情页面设计的好可以激发用户的购买欲,打消顾虑,增强用户的信任感!
下面我们来看一下这个电商漏斗模型:拉新(新用户)——活跃(商品列表页、商品详情页)——购买转化(下单、付款、交易完成)——传播(评价、分享)。

A/B测试的ABC

7 years ago 2 10972


我们前期所介绍的“同期群”分析法是对于时间窗口上不同时间段的特定指标比较,而今天所介绍的“A/B测试”是同一个时间窗口上不同用户群针对不同版本的反应做比较。

以抖音网易云音乐为例,挖掘用户留存三个阶段的不同需求

7 years ago 2 11366

员工从入职到离职,一般来说,一个月离职,半年离职,2年以上离职的缘由差别会大不一样。
一个月离职,一般是不能适应工作或与工作内容本身有关。
半年的情况,一般与直接上级有关。
2年以上离职,基本上属于认可公司,但发展受限
其实对于产品留存也和员工入职相似,短期留存、中期留存和长期留存的缘由大有不同。

“同期群分析Cohort Analysis”知道不?不知道你就OUT啦!

7 years ago 1 16751


一个漂亮的平均数完全是用数据创造出来的虚幻景象,会给我们的决策造成误导,因此我们需要掌握一个行之有效的方法来剖析真实的用户行为和用户价值,这个方法就是同期群分析(Cohort Analysis)。事实上,数据不会说谎,只是分析数据的人没有做到精准分析而导致对数据呈现的错误解读!
国内对同期群分析相关的研究相对较少,也许不是所有的运营都知道同期群分析,但它是每个产品运营必备的分析方法。在著名的《精益数据分析》一书里面,作为测试数据分析的灵魂也提到了同期群分析的相关内容。
同期群分析最早用于医药研究领域,意在观察不同被试群体的行为随着时间的变化呈现出怎么样的不同。通过监测不同的被试群体,医药研究员可以观察到不同的处方和治疗方式对被试的影响并且确定被试共同的行为模式。