产品运营 拆解中东语音房大R来源:买量、主播、竞品、圈层、活动 挖掘高价值用户(大 R)的成长路径,关键在于精准识别、高效承接与深度沉淀。本文深度拆解中东语音房大 R 的核心来源:从买量、主播带人、竞品挖猎、大 R 带大 R 到活动入口,剖析每个入口的识别信号、承接策略与常见陷阱,揭示如何在不同阶段分配资源,将潜在用户转化为平台的稳定高消费群体。 我在做中东语音房 中东市场付费转化用户增长
个人随笔 这才是真正的用户活跃分析,而不是罗列DAU 用户活跃度分析是衡量产品健康度的关键指标之一,但许多公司在分析DAU和MAU等指标时,往往陷入数字游戏而忽视了分析的真正价值。本文系统性地讲解了如何深入进行用户活跃分析,从建立高价值用户标签到识别活跃行为特点,再到找到提升活跃的有效手段,提供了一套完整的分析框架。 接地气的陈老师 促活策略用户活跃行为特点
个人随笔 如何从几千万上百万的用户中筛选出高价值用户? 在做产品的用户管理时,肯定不能将所有的用户一并考虑。如何对这些用户群进行区分,RFM模型是一个好办法。这篇文章,作者从一个案例出发,给大家分享了如何用excel进行RFM模型分层的操作,供各位参考。 PM大明同学 RFM模型实践指南高价值用户
个人随笔 如何利用媒体能力帮广告主获取高价值用户(上) 作为广告主的角色,随着我们从流量抢占的思维入局站稳脚跟,发展到中后期,流量获取成本越来越贵,必然要转换成用户思维,如何精细化地在媒体侧挑选对广告主来说有价值的流量来提效将本?如何通过干预媒体的建模来帮广告主获取有价值的用户?我们可以从投前,投中,投后三个阶段来探索分析。 haher 价值流量媒体能力广告主
AI K-means聚类算法:用“物以类聚”的思路挖掘高价值用户 2023年AI产品这么火,连带着相关的行业、技术也变得越发炙热。之前我们已经学习了一些算法,这篇文章,我们来学习聚类问题中最经典的K均值(K-means)算法。 AI小当家 AI算法K-means聚类算法无监督学习