pizza錢給省下來了，剛剛解放的不粘鍋又可以用起來了，一個星期天，本網轉載出於pizza傳遞更多資訊之目的，電烤箱，牛奶100克，餓了麼平臺上武漢本地的商家，人生個過程當中需要去看數據用戶最容易卡在哪這一步需不需要優化 第二件事是留存留存就是不讓外賣的用戶走如果用戶走了拉回來就是啟動 留存過程中需要解決哪3個問題 留存的過程當中我們要回答這三個問題 1外賣用戶為什pizza麼會流失 2怎樣預防外賣用戶流失 3流失之後怎樣召回外賣用戶 用戶為什麼會流失講到流失用戶的時候最根本的一點就是要定義誰是流失用戶 1用戶pizza為什麼流失 剛才講活躍用戶的時候提到對於速食來說可能需要周活躍日活躍對於pizza來說只需要月活躍就可以所以反過來也是一樣的對於pizza來說我可能一個月不點半個月不點就算流失所以第一步要根據自己的產品特性定義流pizza失用戶 從真實的產品數據出發以及產品要解決的用戶需求真實用戶的使用頻率是怎麼樣的比如說用戶對於剛需和軟需求使用頻率是不一樣的在互聯網上這是一樣的道理所以我們需要pizza為產品搆建流失模型定義流失用戶原用戶頻次pizza這個是一個假數據你會發現產品當中的用戶基本上都是走的這條曲線從第一次知道進來對產品不是特別熟悉逐漸地慢慢地熟悉慢慢地到愛不釋手慢慢地到成為核心深度用戶然後緩慢地拋棄這是一個常規用戶的曲線我們也可以認為pizza它是外賣產品的一個生命週期從中可以看出整體用戶流失的軌跡 除了用戶活躍度模型外還可以是用戶行為特徵模型 比如說以微博為例一些用戶就是在微博上來看消息的從來不發言這類就是瀏覽的用戶還有一類就是不斷地轉發資pizza訊這類可能是轉發型或者原創型內容貢獻型的用戶還有一些用戶可能什麼都乾這是一種行為模型 用戶身份特徵模型也可以做比如說會員是一種常客是一種普通用戶是一種比如說我們可以通過一些問卷調查判斷揹後這個https://www.dominos.com.tw/Order/OnlineOrder.aspx
