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愛優(yōu)騰芒血拼SVIP
長視頻競爭的下一輪關(guān)鍵,其中一點,就體現(xiàn)在如何進一步增長ARPU值上,而不少玩家指向了SVIP方面的發(fā)力。只是SVIP模式能否穩(wěn)定增長,還要看平臺如何去付出。
小紅書怎么引流到微信最安全有效?分享3個不違規(guī)的方法!
很多小伙伴都在苦于不知道將小紅書的用戶引流到微信上,常常因為沒有規(guī)范引流而造成違規(guī)。作者以實際經(jīng)歷出發(fā),分享3個不違規(guī)的方法,希望對你有所幫助。
機器人行業(yè)調(diào)研(六)
上一篇文章對機器視覺進行了仔細的梳理與講解,本篇文章會繼續(xù)對工業(yè)機器人的應用領域進行分類講解,讓我們來了解一下吧~
小紅書投放ROI測算方法
在投放時,我們知道都要計算ROI。在小紅書這樣的平臺,只是發(fā)布過如何衡量種草筆記的實際效果的方法(種草值公式),小紅書都無法解決的問題,我們品牌到底應該用什么方式來歸因銷售結(jié)果?
支付寶整治違規(guī)租賃,租賃小程序都有哪些貓膩?
近期,支付寶對違規(guī)租賃小程序進行了整治,租賃市場存在各種亂象,一不小心就會踩坑。一起來看看租賃小程序都存在哪些貓膩,支付寶又是如何整治的吧。
關(guān)于一個B端動態(tài)標簽被投訴后,數(shù)據(jù)卻猛漲十倍?這事大家怎么看?
在我們的認知里,一個功能被投訴,那肯定是設計不合理,會導致數(shù)據(jù)比較差。但文章中的這種情況,被投訴了數(shù)據(jù)量還上漲了,具體是怎么回事?我們來看看解讀。
315晚會,知識付費會被點名吧!
過去一年來,知識付費被曝光的雷有很多,知識付費成為了割韭菜的重災區(qū),也蘊藏著很多騙局。在本次315晚會上,知識付費會被點名嗎?
小紅書帶火的“中式老錢風”,又被淘拼一鍋端了
最近,新中式穿搭在小紅書上火了,相關(guān)筆記的聲量更是瘋狂上漲。只是,小紅書雖然幫助消費者完成了種草行為,但到了下單這個環(huán)節(jié),不少消費者卻轉(zhuǎn)身前往淘拼尋求性價比。實際上,許多買手也還是僅把小紅書當成了引流工具。
我被直播間低價旅游團坑了:中途遭五星級酒店退房,維權(quán)兩月僅賠償500元
直播間里賣旅游產(chǎn)品這件事已經(jīng)十分常見,只是在社交平臺上,有關(guān)電商直播間的旅行類商品的抱怨卻不在少數(shù),產(chǎn)品縮水、核銷難等問題,是直播間旅游產(chǎn)品容易出現(xiàn)的一些亂象。
AI撬開小縣城的萬元商機
AI技術(shù)正在不斷發(fā)展,有關(guān)技術(shù)的應用,甚至蔓延至了四五線城市,下沉市場里就已經(jīng)出現(xiàn)了不少AI商業(yè)案例。可以看見,AI擁抱下沉市場的進程不斷加快,越來越多新的商業(yè)機會,也在涌現(xiàn)。
好端端的共享充電寶,怎么就成了“錢包刺客”?
可能在共享充電寶這一產(chǎn)品剛剛出現(xiàn)的時候,用戶們還沒想到,原先的“應急神器”,竟然有一天會成為“錢包刺客”。而隨著共享充電寶企業(yè)盈利變得愈加困難,共享充電寶的價格或許還將繼續(xù)上漲。
單月圖文筆記漲粉24W+,小紅書博主起號新思路
小紅書圖文筆記沒有流量,漲粉也緩慢,該怎么辦?作者復盤了單月圖文筆記漲粉24W+的小紅書博主起號的新思路,希望對你有所幫助。
關(guān)于B端產(chǎn)品開發(fā)項目的「復盤思考」
多年前,我作為一名B端產(chǎn)品新人,牽頭負責公司SCRM平臺的定制化開發(fā)。在項目過程中不斷復盤,讓我的產(chǎn)品能力有了很大提升,在這里我總結(jié)了一些之前的復盤思考給各位B端產(chǎn)品新人,希望能給你帶來一些工作上的啟示。
經(jīng)濟學原理與消費行為的交織演進:美團平臺的實踐淺析
利用數(shù)據(jù)分析,商家可以快速識別用戶畫像,不斷優(yōu)化用戶體驗,并且引導消費者行為。本文以美團為例,探討經(jīng)濟學原理對消費行為的影響,一起來看看吧。
怎么能讓小紅書筆記持續(xù)卡在搜索關(guān)鍵詞下top10的位置?
在小紅書上做運營,很重要的一點,就是要了解平臺的流量分發(fā)機制。這篇文章里,作者就結(jié)合案例,帶大家了解小紅書的流量機制和賣貨內(nèi)容的可借鑒之處,不妨來看一下。
5000字講清楚,用戶生命周期管理到底要管什么?
在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品運營的鏈條上,用戶生命周期管理是一出不斷上演的重頭戲。它不僅關(guān)系到產(chǎn)品的用戶基礎,更是衡量運營成效的關(guān)鍵指標。這篇文章將深入剖析用戶生命周期的各個階段,并提出相應的策略以及幾個關(guān)鍵的問題,幫助大家思考,實際工作中如何實現(xiàn)用戶價值的最大化。
數(shù)據(jù)分析的三種方法:描述性、診斷性和預測性分析
數(shù)據(jù)分析師通常使用不同的分析方法來理解和解釋數(shù)據(jù),以便為決策提供支持。以下是描述性分析、診斷性分析和預測性分析的定義和例子:
產(chǎn)品經(jīng)理職業(yè)瓶頸的五個階段
本文旨在探討產(chǎn)品經(jīng)理的職業(yè)發(fā)展路徑及其關(guān)鍵因素。通過對產(chǎn)品經(jīng)理階段的劃分,提出了相應的職業(yè)規(guī)劃建議,使產(chǎn)品經(jīng)理更好地把握職業(yè)發(fā)展的機遇。
玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)分析——如何挖出那些“寶藏”信息?
在做數(shù)據(jù)分析時,我們可能不僅僅要掌握基本的數(shù)據(jù)分析工具和方法,還要挖掘出用戶行為的奧秘。這篇文章里,作者分享了4個維度,一起來看看吧。