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罕见河塘集成电路是信息科技的基石。这些年来,中捞集成电路持续向更小的外型尺寸发展,使得每个芯片可以封装更多的电路。在线上,东西的概推出一支《新年心愿签》H5。考拉海购和必胜客便发挥品牌特性,东西的概将心愿和好礼结合, 采用许愿签的方式,带出「许愿有好礼」,为消费者带来爆款口红、人气洗护、新品比萨等心愿好物和心愿好食,消费者只需登陆品牌账号即可领取两个品牌的双份好礼。

在流量变局的时代,两百率数字营销早已不局限于广告投放的简单问题,两百率营销数字化更需要营销 、互动、服务等整个消费者运营和管理的共同参与,并通过营销技术实现内容和创意的和谐共生 ,引发消费者共鸣 ,提升用户粘性,增加品牌资产 ,这样才能在新流量时代真正赢得关注与市场。罕见河塘什么是用户生命周期中捞我们从运营的视角来看这个问题。首先 ,东西的概运营的目的是为了让用户完成特定的动作 。这个动作可以是促活、召回、完成关键行为等 ,一般最终的目的都是为了让用户付费。

但是大部分的产品,用户从进入产品到最终付费,这个过程会很长。所以一般不会有运营把付费转化的广告对着全体用户狂轰滥炸,这样不仅效果不好,用户体验也非常糟糕。所以,将用户从第一次接触产品,到用户离开产品的整个周期 ,总结出一套适合绝大多数用户的使用轨迹。这套轨迹可以让运营更加了解用户,可以做更有针对性的运营动作。

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总结出的这套用户轨迹,就是用户生命周期。用户生命周期一般分为引入期、成长期、成熟期 、休眠期、流失期。根据每一个时期的用户价值大小,可以画出下方的曲线。运营的目的是尽可能地延长用户的生命周期,并且在生命周期中尽一切可能产生商业价值。就是用户生命周期运营。引入期,我们注重引导,希望用户尽快进入成长期。成长期,我们希望能够提升用户留存,养成用户使用习惯,尽快成为成熟期。成熟期,我们希望用户继续保持在成熟期,或者产生更多的收入。休眠期,我们会对用户进行促活,重新让用户糊掉成熟期。流失期,我们对用户进行召回动作,延长用户的生命周期。

具体执行的话,需要制定一些具体的数据口径。比如一款在线教育产品,我们将付费学习用户定义为成熟期用户,将超过3个月没有新付费的用户定义为休眠期用户 。如果我们想要让这款在线产品的成熟期用户生命周期延长,或者产生更多的价值,具体该怎么办?什么是用户分层虽然成熟期用户都是付费用户,但付费金额有大有小,后续付费意愿也有强有弱。我们可以细分付费用户,找到让付费用户持续付费 ,或者付费更多金额的抓手。假设我们分析成熟期的用户,发现这样几个特点运营可以根据这些类型 ,逐步将一个用户向金字塔上层转化,从而提升用户价值。这种方法就是用户分层。分层之间是连续而兼容的,比如“再次购买的用户”必须满足下方的所有其他条件,必须是完成第一门课学习的用户再次购买才算。这会导致这个分层选出的用户不会覆盖所有用户群体,总有一些用户不是按照这个典型的路径发展 ,他们可能在买了第一门课的第二天就购买了另一门课,但这类用户占比较小,不太典型。但只要分层模型可以圈出大部分的人群,那它就有相当的代表性,可以作为相应的决策参考和业务参考。分层之间是相互独立的。用户分层每层之间是独立,这和分群有很明显的区别 ,下文介绍分群会再提到。没有分层的时候,运营面对“延长用户的成熟期”这个目标,是很没头绪的。有了分层,运营人员的运营思路就很清楚了。成熟期内不同阶段的用户,有不同的运营的目的,这样就可以制定对应的运营策略。

什么是用户分群将成熟期用户进行用户分层后,在运营目的上已经逐渐明确了,但是用户依然存在差异。比如完成第一门课学习的用户 ,我们的运营目标是让他再次购买。但是不同的用户需求不同,我们可以把运营做的更精细化 。

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有些用户之前购买的是运营课程,有些用户购买的是产品课程,对这两类用户进行运营转化,可以推送用户和之前课程相关的课程内容,提升转化率。有些用户是大学生,有些用户是职场老鸟,对这两类用户进行转化,可以推送不同难度的课程,提升转化率。

快三投注平台-「安全购彩」还有很多不同的细分维度,找到和这些维度对应运营策略,就能在分层的基础上实现更精细的运营。这种做法,就叫做用户分群。用户分群和用户分层最大的区别是,用户分层每层用户之间是独立的,而用户分群是同一层级的。同样一批用户,我们可以用多种不同的分群方法进行细分,用户可以在多个不同的分群里 。至于分群如何做,有时间可以再写一篇文章详细说说。什么是用户画像为了更好的实现用户分群,我们希望能找到更多的可以区分用户的维度,这就要求我们更了解用户。于是我们仔细的研究用户,找出了很多很多的特征,比如用户年龄、职业、使用习惯、行为特点等等,并用数据将他们记录下来。记录的用户信息多了,这一套东西就成为了用户画像。用户画像最大的作用是配合用户分群进行精细化营销。常见的基于用户画像的推荐系统其实就是一种用户分群。推荐系统展开来看就是为了让某一分层的用户转化到下一分层,然后用推荐系统匹配不同的偏好(用户分群)从而提升转化率的做法 。快三投注平台-「安全购彩」为什么不先分类用户,再分层 ?为什么不能根据分群之后再分层,那样不是更精准吗?比如音乐类产品 ,用户群体可以按照70后,80后,90后,00后等做不同的分层模型。或者像知乎一样,对作者和读者做不同的分层模型。这种做法相当于在分层之前先做了一次用户分类。这种分法有些人也叫用户分层,我觉得叫用户分类可能更合适一些。这确实是可行的,但是这种做法不容易推广。不是所有产品都像音乐产品一样场景明确,可以提前做好用户分类的。很多产品初期甚至不知道自己的用户是哪些人的。这些产品一开始只能通过统一的一个用户分层模型进行用户运营,之后再逐步细化 。

所以一般规律还是先搭建一个通用的用户分层模型,再不断精细化。为啥80%的用户运营体系是战五渣

说了这么多理论,看看现实情况是什么样的?很多公司的领导看到别人搞的东西,各种高大上各种效果好。推荐系统、用户画像、生命周期,越看越觉得公司得马上搞。然后轰轰烈烈推行下去,各个项目之间没有关联,做好之后效果很一般 。但这不妨碍项目负责人升职加薪,然后留下几个新人维护这套不知道有啥用的运营系统。为啥别人做成了,你做不成?因为运营系统不是一起搭建的,而是一环套一环的。你没有吃第一个包子,直接吃第六个包子吃不饱,能怪包子么。没有想好应用场景,直接上马各种独立的项目,是大多数公司的通病。“加快数字中国建设,就是要适应我国发展新的历史方位,全面贯彻新发展理念,以信息化培育新动能,用新动能推动新发展,以新发展创造新辉煌 。”习近平总书记就“数字中国”的发展方向如是指出。

诚然,在“数字中国”的建设上,人工智能已然是其中一种不可欠缺的新动能。随着新基建的大幕来开 ,数字化时代的浪潮汹涌而来,在9月15日百度与央视新闻联合举办的AI盛宴“万物智能——百度世界2020”上,我们也能看到,以新动能推动新发展,以新发展创造新辉煌的数字中国场景正在加速走来。这是百度首次携手央视新闻通过直播形式带来的一场前所未有的“东方AI盛宴”,全方位呈现出目前被AI改变的中国国民的生活全貌,同时也完成了一次教科书般的立体全民AI科普 。

当然,对于产业发展而言,其中的意义或许更加深远。百度在AI领域的布局长达十年,作为行业的深耕者与领跑者,其在产业智能化上的成果,从某种意义来说,是让各行各业坚定加速融合AI能力的重要支撑 。如今 ,加快数字中国建设,就需要全面贯彻新发展理念,以信息化培育新动能,以新动能来推动新发展,承担着信息化基础设施建设的“新基建”就是一个明显的信号。在百度世界2020大会上,AI新基建的板块继续被夯实。此次,百度大脑再次全新升级至6.0 ,成为“AI新型基础设施”。作为百度AI多年技术积累和产业实践的集大成,百度大脑核心技术持续保持领先,不断夯实“软硬一体AI大生产平台”,通过百度智能云,加速产业智能转型升级。当然,除了技术上具备领先优势,百度飞桨和百度昆仑也使得中国在AI操作系统和AI芯片两大AI核心底层技术上拥有了自主知识产权。这对于中国的新基建版图而言,无疑是一个值得肯定的进步。

快三投注平台-「安全购彩」今年自疫情爆发以来,中央会议便多次提及要加快新型基础设施建设。显然,“新基建”正在成为我国稳投资 、调结构、扩内需的关键新引擎。当然,最关键的一点也在于,在这场突如其来的疫情防控战役里,以AI、大数据、云计算等前沿技术为主的新应用 ,如百度的“疫情地图”、AI测温系统、智能病毒分析、智能外呼等等,让社会与市场清晰地看到了信息化抗疫的价值 。

同时,从另一个角度来看,信息化抗疫的过程实际上也推动着各个产业的数字化变革,在我们所熟知的车站、机场、商场、小区等地方,全面数字化的进程正在疫情防控中一步步的加快。那么,AI新基建从某种程度上来说 ,无疑是承载着国家与时代赋予的历史使命感。

如果说,在政策与疫情推动下,AI新基建来自于外部的驱动,那么源于自身技术体系的成熟,向其他行业跨界融合,推动产业变革就是AI所展示的内部驱动力。在9月4号的2020服贸会上,百度CTO王海峰继续向外界传递百度作为AI行业领跑者的判断:作为第四次工业变革的核心驱动力量,人工智能技术日趋成熟,呈现出很强的通用性 ,具备标准化、自动化和模块化的工业大生产特征,已在很多行业发挥了重要作用。

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在过去的一年内,百度先后被全球咨询平台Frost & Sullivan 、《哈佛商业评论》等多家国际机构笃定,其AI能力跻身全球前四,位列中国第一,是目前中国AI领域的领跑者 。所以,对于百度AI而言,等同于“长征”的AI新基建,更可谓是意味深远。

如今,在百度世界2020上 ,百度联合央视新闻以高姿态、硬实力秀出其在AI领域全年最新的成绩单,不禁令人沉思,在AI新基建的道路上,百度又将如何统率AI三大板块在央视大舞台上完成一次精彩“会师”。“会师”先谈技术布局,布局最见一家AI企业的广度,往往也是构建AI底座的关键支持。百度在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等AI核心领域皆有布局,而且也是目前中国AI行业在这些领域的领导者。

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