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用戶活躍、留存、流失，超全圖解！

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在數字時代，用戶行為的每一次跳動都是企業關注的焦點。用戶活躍、留存、流失——這三個指標如同企業的脈搏，跳動著市場的真實節奏。然而，它們之間的紛繁交織，常常讓分析師們陷入迷霧。本文，我們將揭開這三大用戶行為指標的神秘面紗，探索它們背后的邏輯與真相。從活躍的定義到留存的周期，再到流失的判定，每一步都是對用戶心靈的深度解讀。
產品設計
從數據加工到行為分析，案例演示教你快速開始「用戶行為分析」【分析篇】

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在當前的數字化時代，用戶行為分析成為了產品設計和商業轉化中的關鍵環節。這篇文章將帶你深入了解用戶行為分析的方法和實踐，包括如何構建分析模型、如何通過數據加工處理來提煉有價值的信息，以及如何將這些分析應用到實際的業務場景中。
產品經理數據分析入門（四）- 分析方法

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本文深入探討了數據分析的基礎思維和方法，引用古代兵法“知己知彼，百戰不殆”，強調通過對比、分類、平均和結構思維來深入了解數據的重要性。文章介紹了杜邦分析法、矩陣分析法等基礎分析方法，并通過用戶行為分析等高級技巧，指導讀者如何在實際工作中運用這些技術。
數據化運營、精準營銷10大常用模型

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在當今數據驅動的商業環境中，企業越來越依賴精細化運營和精準營銷來提升競爭力和市場表現。本文詳細介紹了10種常用于數據化運營和精準營銷的分析模型和算法，從RFM到機器學習算法，每一種模型都旨在幫助企業更好地理解客戶行為、優化營銷策略，并實現個性化服務。
用戶研究
從用戶到體驗，如何開始搭建「用戶行為分析」來深化業務改良【構建篇】

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我們所處的行業下，各類產品變得成熟精細，大家開始拼細節卷服務，市場競爭激烈。對于產品的各種優化改版也就開始變得謹慎，往往需要經過用戶研究或是數據分析等工作來驗證或決策，不再是由設計師或產品經理憑借過往經驗辦事或對標競品照抄了，恰好用戶行為分析就是用戶洞察中具有代表性的一項，所以此篇聽小編苦口婆心深入淺出叨叨一番吧。