整理下AARRR模型的概念.实际应用场景等问题,初步感觉这个模型主要应用在APP应用分析中. 1.什么是AARRR模型 AARRR是Acquisition.Activation.Retention.Revenue.Refer,这个五个单词的缩写,分别对应用户生命周期中的5个重要环节.       AARRR模型图 Acquisition(获取用户) 任何产品的运营,第一步都是获取用户,有了用户才可以开始运营.对应注册用户,注册用户都有一个来源渠道,对用户进行分群 Activation (提高活跃

AARRR已是过去式,而RARRA才是更好的增长黑客模型 管理.该方法论已成为了企业家创业的增长利器.但现在看来,AARRR已是过去式. http://www.woshipm.com/operate/1518912.html 2007年Dave McClure提出了一种业务增长模式——海盗指标AARRR,该模型在过去十年中或多或少已经成为了行业标准. 在他的演讲“海盗的启动指标”中,McClure制定了AARRR方法来跟踪产品营销和管理.该方法论已成为了企业家创业的增长利器. 但现在看来,AAR

现在市场上主流的APP从开发环境和搭载系统上来区分主要分为三种类型,它们是适用于iphone手机的ios版本.适用于安卓手机的 android版本和适用于window phone的WP8系统.由于每个系统生态和规则的不同,造成同一个app在不同平台上推广方式也有很大差异,下面我会分别列举和说明. App如何推广 app下载渠道分布 1. 安卓应用日均下载量约为1.3亿,iOS应用日均下载量5000万. 2. 应用市场和PC管理套件由于起步早,培养了用户的下载习惯,已成为首选的应用下载道. 用户下

创业公司如何做数据分析?网站分析工具里的指标千百种,到底要从哪些数据入手呢?除了流量跟转换率,还有哪些数据跟公司成长有关呢?或许可以从了解AARRR Metrics开始.AARRR Metrics是由硅谷知名创业孵化中心500Startups的创办人Dave McClure所提出的一组指标,这些指标描述了不同阶段的使用者行为,我们则可以借此了解目前事业发展的状况. AARRR是什么? AARRR是从使用者生命周期的角度来看的一组指标,定义如下: Acquisition(获得使用者):使用者从各式

小结: 1. 用户生命周期 2. K因子量化了感染的概率,即一个已经感染了病毒的宿主所能接触到的所有宿主中,会有多少宿主被其传染上病毒. 假设平均每个用户会向20个朋友发出邀请,而平均的转化率为10%的话,K =20*10%=2.这个结果还算是不错的效果——当K>1时,用户群就会象滚雪球一样增大.如果K<1的话,那么用户群到某个规模时就会停止通过自传播增长. 用户运营浅谈-我的AARRR模型 | 人人都是产品经理 http://www.woshipm.com/operate/1072276.h

一.基础知识 产品经理  <增长黑客>数据分析基础 -- 获取(Acquisition)-- 激活(Activation)-- 留存(Retention)-- 收入(Revenue)-- 传播(Referral) 1.获取用户 运营.移动应用.获取用户.推广 渠道下载量 → 安装量 → 激活量 移动应用运营模型 分渠道统计 CAC(用户获取成本:Customer Acquisition Cost) Android用户获取成本4元 iOS用户获取成本8元 不同渠道 性价比 用户质量 2.提高活跃

每次跟同行聊运营,聊用户,聊产品,最后都会回到AARRR模型上来,这个用户全生命周期模型概括了互联网产品运营的5个关键环节. 获客是运营的基础,促进用户活跃才能让产品有生命力,提升留存减少流失让用户规模越来越大,付费转化是产品和团队持续运营的关键,用户自传播如果做的好,产品运营成本会降很多,增长也会很快. 可是,道理我都懂,该怎么用到自己的工作上呢? 拉新.促活.留存.付费.转介绍,这几个字谁都会说,但是我们聊聊具体的: 你知道你的高质量用户怎么来的吗?如果只通过渠道推广平台的数据看到带来多少转

凤鸾宝帐景非常,尽是泥金巧样妆. 曲曲远山飞翠色:翩翩舞袖映霞裳. 梨花带雨争娇艳:芍药笼烟骋媚妆. 但得妖娆能举动,取回长乐侍君王. [摘自<封神演义>纣王在女娲宫上香时题的诗] 一首定场诗完毕,咱们书接上回.上回咱们说到使用基于MA长短周期均线上下穿越的方式对行情进行跟踪.同时也提出该方法的问题,即:当前K线在短时间内出现了类似正弦曲线的波动时,短周期均线和长周期均线会频繁的相互交差.这种情况的问题就是会导致系统进行频繁的交易,如果看官们有过手动交易的经验值,就不难发现,交易的越频繁,可能

1.混淆矩阵 下图是一个二类问题的混淆矩阵,其中的输出采用了不同的类别标签 常用的衡量分类性能的指标有: 正确率(Precision),它等于 TP/(TP+FP) ,给出的是预测为正例的样本中的真正正例的比例. 召回率(Recall),他等于 TP/(TP+FN),给出的是预测为正例的真实正例占所有真实正例的比例. 2.ROC曲线 图中的横轴是伪正例的比例(假阳率=FP/(FP+TN)),而纵轴是真正例的比例(真阳率=TP/(TP+FN)).ROC曲线给出的是当阈值变化时假阳率和真阳率的变化情

考虑一个二分问题,即将实例分成正类(positive)或负类(negative).对一个二分问题来说,会出现四种情况.如果一个实例是正类并且也被 预测成正类,即为真正类(True positive),如果实例是负类被预测成正类,称之为假正类(False positive).相应地,如果实例是负类被预测成负类,称之为真负类(True negative),正类被预测成负类则为假负类(false negative). TP:正确肯定的数目: FN:漏报,没有正确找到的匹配的数目: FP:误报,给出的匹

1.通常DIF上穿0轴线的当天是中长线难得第一次买入的好时机,会引起场外资金的关注,如果上穿后MACD没有调头的迹象,则股价回调到5日均线附近为买入的好时机,必要时参考其他指标追涨.在0轴线以上形成2次金叉一般说明当前行情已经有段时间的上涨,股价不是太低,此时出现金叉要注意卖出因为金叉后上涨维持时间不会太长,很短时间内可能被死叉替补了. 2.在低位0轴线以下形成2次金叉一般是股价上涨的开始.普通金叉一次只能带来短期反弹行情,这是因为低位第一次金叉后由于空头反扑,会出现在此死叉,只有第二次三次金叉

Buffer cache hit ratio官方是这么解释的:“指示在缓冲区高速缓存中找到而不需要从磁盘中读取的页的百分比.” Buffer cache hit ratio被很多人当做判断内存的性能指标之一(我没说仅仅只看这个计数器的值,实际上我现在都不看这个值了), 也有不少给给出了具体的参数,诸如(OLTP)要大于95%,或者是大于98%之类的,我不知道给出具体参考值的人是不是真是地区测试过这个参数的值,是作为经验总结还是复制粘贴? 当我去服务器上观察这个值的时候,似乎发现一个规律, 不管服

首先看一个图: 注:右图在我们工作中经常用到 我们专注的web性能指标有那些? 1.页面加载时间 从页面开始加载到页面onload事件触发的时间.一般来说onload触发代表着直接通过HTML引用的CSS,JS,图片资源已经完全加载完毕. 2.全部页面加载时间 全部页面载入时间指从最初启动浏览开始,直到所有元素都被加载完成后,在2秒后仍然没有网络活动的时间. 0-2秒:用户体验最好,打分1002-8秒:用户可以容忍,从第2秒开始,每超过1秒减5分8-15秒:用户不能忍受,从第2秒开始,每超过1秒

最近做了指标监控系统的后台,包括需求调研.代码coding.调试调优测试等,穿插其他杂事等前后花了一个月左右. 指标监控指的是用户通过接口上传某些指标信息,并且通过配置阈值公式和告警规则等信息监测自己上传指标的准确性.程序方面,接口和前台采用go + redis + mysql,后台python + mysql. 这个系统的难度主要在于数据量较大,需要在1分钟处理5w+个指标,对接口和后台程序处理并发的性能要求较高.前台则是展示问题,包括核心指标.我的订阅.指标列表.异常列表等. 系统设计: 1

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第三章:点击流分析的奇妙世界:指标 新的Web Analytics 2.0心态:搞定它.新的闪亮系列工具:是的.准备好了吗?当然! 现在是时候开始构建度量和关键绩效指标(KPI)模块来探索Clickstream分析这个美呆了的世界. 我将捣碎一些神话,摒弃(友好地)一些强烈推荐但却不可行的方法,并且帮助你更好地诊断性能低下的根源. 也意味着,在本章你将开始磨练你的技能以成为一个分析忍者! 章节内容 一.  重新访问标准的指标

本项目分析apache服务器产生的日志,分析pv.独立ip数和跳出率等指标.其实这些指标在第三方系统中都可以检测到,在生产环境中通常用来分析用户交易等核心数据,此处只是用于演示说明日志数据的分析流程. 一.需求分析 我们可以编写执行的shell脚本,将apache每天产生的日志上传到HDFS中,然后经过数据清洗,hive分析,最后将数据从HDFS导入到mysql中,然后设定计划任务每天定期自动执行分析工作. 1.指标说明  ▶ PV(Page View):页面浏览量,用户每1次对网站中的每个网页

指标把当前交易品种价格简单的放大显示在图表上.   //+------------------------------------------------------------------+//|                                       Magnified_Market_Price.mq5 |//|                        Copyright 2016, MetaQuotes Software Corp. |//|           

在介绍磁盘 I/O 监控命令前,我们需要了解磁盘 I/O 性能监控的指标,以及每个指标的所揭示的磁盘某方面的性能. 磁盘 I/O 性能监控的指标主要包括: 指标 1:每秒 I/O 数(IOPS 或 tps) 对于磁盘来说,一次磁盘的连续读或者连续写称为一次磁盘 I/O, 磁盘的 IOPS 就是每秒磁盘连续读次数和连续写次数之和.当传输小块不连续数据时,该指标有重要参考意义. 指标 2:吞吐量(Throughput) 指硬盘传输数据流的速度,传输数据为读出数据和写入数据的和.其单位一般为 Kbps

这17个指标根据需要设置吧,指标设置的越多,对服务器真实值影响越大,所以要秉承按需而设的原则.   1.Average load:Average number of processes simultaneously in Ready state during the last minute.    上一分钟同时处于"就绪"状态的平均进程数2.Collision rate:Collisions per second detected on the Ethernet.    每秒钟在以太网

Metrics是一个给JAVA服务的各项指标提供度量工具的包,在JAVA代码中嵌入Metrics代码,可以方便的对业务代码的各个指标进行监控,同时,Metrics能够很好的跟Ganlia.Graphite结合,方便的提供图形化接口.基本使用方式直接将core包(目前稳定版本3.0.1)导入pom文件即可,配置如下: <dependency> <groupId>com.codahale.metrics</groupId> <artifactId>metrics