“個數(shù)”是“個推”旗下面向 APP 開發(fā)者提供數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的產(chǎn)品?！皞€數(shù)”通過可視化埋點技術(shù)及大數(shù)據(jù)分析能力從用戶屬性、渠道質(zhì)量、行業(yè)對比等維度對 APP 進(jìn)行全面的統(tǒng)計分析。
目前創(chuàng)新互聯(lián)建站已為成百上千家的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、雅安服務(wù)器托管、網(wǎng)站托管、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計、鞍山網(wǎng)站維護(hù)等服務(wù)，公司將堅持客戶導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長，共同發(fā)展。“個數(shù)”不僅可以及時統(tǒng)計用戶的活躍、新增等，還可以分析卸載用戶的成分、流向，此外還能實現(xiàn)流失、付費等用戶關(guān)鍵行為的預(yù)測，從而幫助 APP 開發(fā)者實現(xiàn)用戶精細(xì)化運(yùn)營和全生命周期管理。其中很值得一提的是，“個數(shù)”在“可視化埋點”及“行為預(yù)測”方面的創(chuàng)新，為 APP 開發(fā)者在實際運(yùn)營中帶來了極大便利，所以，在下文中，我們也將圍繞這兩點做詳細(xì)的分析。
埋點是指在產(chǎn)品流程的關(guān)鍵部位植入相關(guān)統(tǒng)計代碼，以追蹤用戶行為，統(tǒng)計關(guān)鍵流程的使用程度，并將數(shù)據(jù)以日志的方式上報至服務(wù)器的過程。
目前，數(shù)據(jù)埋點采集模式主要有代碼埋點、無埋點、可視化埋點等方式。
“代碼埋點”是指在監(jiān)控頁面上加入基礎(chǔ) js，根據(jù)需求添加監(jiān)控代碼，它的優(yōu)點是靈活，可以自定義設(shè)置，可以選擇自己需要的數(shù)據(jù)來分析，但對復(fù)雜網(wǎng)站來說，每次修改一個頁面就得重新出一份埋點方案，成本較大。目前，采用這種埋點方案的代表產(chǎn)品有百度統(tǒng)計、友盟、騰訊云分析、Google Analytics 等。
“可視化埋點”通常是指開發(fā)者通過設(shè)備連接用戶行為分析工具，直接在數(shù)據(jù)接入管理界面上對可交互且交互后有效果的頁面元素（如：圖片、按鈕、鏈接等）進(jìn)行操作實現(xiàn)數(shù)據(jù)埋點，下發(fā)采集代碼生效回數(shù)的埋點方式。目前，可視化埋點的代表產(chǎn)品有個數(shù)、Mixpanel、神策數(shù)據(jù)等。
“無埋點”與“全埋點”相似，它的原理是“全部采集，按需選取”，也就是說它可以對頁面中所有交互元素的用戶行為進(jìn)行采集，它是先盡可能多收集檢測頁面的內(nèi)容，然后再通過界面配置決定分析哪些數(shù)據(jù)，但它是標(biāo)準(zhǔn)化采集，如果需要設(shè)置自定義的采集方式仍需要代碼埋點助力。這種方案的代表產(chǎn)品有 GrowingIO、數(shù)極客、百度統(tǒng)計等。
當(dāng)下移動互聯(lián)網(wǎng)正處于高速發(fā)展且發(fā)展形勢瞬息萬變的階段中，開發(fā)者需要及時根據(jù)大數(shù)據(jù)的分析、反饋，對業(yè)務(wù)功能等做出調(diào)整，在傳統(tǒng)的操作模式中，如果想要了解不同節(jié)點的數(shù)據(jù)，就要修改相應(yīng)代碼里面的埋點，然后測試發(fā)布，之后再在應(yīng)用商店審核、上線，整個周期可能長達(dá)幾個星期，這顯然無法滿足業(yè)務(wù)的需求。所以，“個數(shù)”采用的“可視化埋點”技術(shù)就是為了幫助開發(fā)者解決這個問題的。
“個數(shù)”的可視化埋點靈活、方便，不需對數(shù)據(jù)追蹤點添加任何代碼，使用者只需要通過設(shè)備連接管理臺，對頁面可埋點的元素圈圈點點，即可添加隨時生效的界面追蹤點，同時在數(shù)據(jù)采集模式及數(shù)據(jù)分析能力上，“個數(shù)”能夠提供給開發(fā)者們準(zhǔn)確的、有效的數(shù)據(jù)。
可視化埋點主要具有以下特性：
1、零代碼，無需代碼，節(jié)省成本
2、免更新，新增便捷，無需升級
3、易測試，圈選測試，實時呈現(xiàn)
換而言之，可視化埋點不僅可以節(jié)約企業(yè)成本，還可以提高開發(fā)人員和運(yùn)營人員的工作效率。
“個數(shù)”的行為預(yù)測主要包括流失預(yù)測、卸載預(yù)測、付費預(yù)測等，它的原理是基于 App 歷史行為數(shù)據(jù)構(gòu)建算法模型預(yù)測用戶關(guān)鍵行為，從而幫助開發(fā)者達(dá)到用戶精細(xì)化運(yùn)營和全生命周期管理的目的。
在這里需要注意的是，“個數(shù)”的行為預(yù)測與電商平臺常用的個性化推薦不同，后者主要是基于用戶近期的行為，如瀏覽記錄、購買記錄而分析出用戶可能需要的東西，而“個數(shù)”是基于 App 各渠道卸載數(shù)、卸載趨勢等指標(biāo)的綜合分析，更多的是對人群的聚類分析，而非僅僅基于個人的行為。
據(jù)“個推”大數(shù)據(jù)科學(xué)家朱金星介紹，“個數(shù)”的行為預(yù)測主要分為以下幾個步驟：
1、找樣本，主要從歷史數(shù)據(jù)庫中抽取；
2、特征抽取，將用戶與數(shù)據(jù)庫打通，做匹配；
3、特征篩選，保留相關(guān)性高的或有價值的特征；
4、模型訓(xùn)練，將保留下來的特征放到模型中訓(xùn)練，在模型的選用上，“個數(shù)”主要用了邏輯回歸，邏輯回歸的模型相對深度學(xué)習(xí)等其他模型來說，簡單一些，而且在特征篩選上相對好處理，得到的結(jié)果好解釋，也相對穩(wěn)定。
5、參數(shù)優(yōu)化，根據(jù)效果進(jìn)行調(diào)整，如果結(jié)果不理想，即可返回調(diào)整參數(shù)重新走一次以上流程。
下面我們以付費預(yù)測為例，為大家梳理一下具體的實現(xiàn)過程。
個數(shù)付費預(yù)測的流程主要包括以下幾點：
1、目標(biāo)問題分解
明確需要進(jìn)行預(yù)測的問題即付費預(yù)測，以及未來一段時間的跨度。
2、分析樣本數(shù)據(jù)
（1）提取出所有用戶的歷史付費記錄；
（2）分析付費記錄，了解付費用戶的構(gòu)成，比如年齡層次、性別、購買力和消費的產(chǎn)品類別等；
（3）提取非付費用戶的歷史數(shù)據(jù)，這里可以根據(jù)產(chǎn)品的需求，添加條件、或無條件地進(jìn)行提取，比如提取活躍并且非付費用戶，或者不加條件地直接進(jìn)行提?。?/p>
（4）分析非付費用戶的構(gòu)成。
3、構(gòu)建模型的特征
（1）原始的數(shù)據(jù)可能能夠直接作為特征使用；
（2）有些數(shù)據(jù)在變換后，才會有更好的使用效果，比如年齡，可以變換成少年、中年、老年等特征；
（3）交叉特征的生成，比如“中年”和“女性”兩種特征，就可以合并為一個特征進(jìn)行使用。
4、計算特征的相關(guān)性
（1）計算特征飽和度，進(jìn)行飽和度過濾；
（2）計算特征 IV、卡方等指標(biāo)，用以進(jìn)行特征相關(guān)性的過濾。
5、選用邏輯回歸進(jìn)行建模
（1）選擇適當(dāng)?shù)膮?shù)進(jìn)行建模；
（2）模型訓(xùn)練好后，統(tǒng)計模型的精確度、召回率、AUC 等指標(biāo)，來評價模型；
（3）如果覺得模型的表現(xiàn)可以接受，就可以在驗證集上做驗證，驗證通過后，進(jìn)行模型保存和預(yù)測。
6、預(yù)測
加載上述保存的模型，并加載預(yù)測數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)測。
7、監(jiān)控
最后，運(yùn)營人員還需要對每次預(yù)測的結(jié)果進(jìn)行關(guān)鍵指標(biāo)監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)并解決出現(xiàn)的問題，防止出現(xiàn)意外情況，導(dǎo)致預(yù)測無效或預(yù)測結(jié)果出現(xiàn)偏差。
其他場景如流失預(yù)測、卸載預(yù)測等，在流程上與付費預(yù)測類似，所以在這里就不再一一介紹了。
有了精準(zhǔn)的行為預(yù)測，運(yùn)營者則可以將運(yùn)營目標(biāo)進(jìn)行拆分、細(xì)化，具體到每個場景、每個流程，針對不同用戶采取不同的推廣渠道、運(yùn)營策略。例如基于流失預(yù)測，運(yùn)營者能夠提前洞察到用戶流失行為，提早進(jìn)行干預(yù)，通過個性化內(nèi)容推薦、消息推送等運(yùn)營手段對即將流失的用戶進(jìn)行挽留，從而降低流失率?？偟膩碚f，在大數(shù)據(jù)行為預(yù)測的幫助下，運(yùn)營者能夠更及時、更全面地了解用戶，從而達(dá)到精細(xì)化運(yùn)營的目的。
接下來“個數(shù)”還將在商品推薦等領(lǐng)域做更多的探索，例如開發(fā)精準(zhǔn)的推薦技術(shù)等，也會不斷挖掘大數(shù)據(jù)的潛力，結(jié)合反饋的數(shù)據(jù)做進(jìn)一步的優(yōu)化，圍繞客戶提供的樣本數(shù)據(jù)做更深入的訓(xùn)練學(xué)習(xí)等，為開發(fā)者提供更全面的大數(shù)據(jù)服務(wù)，大家敬請期待。
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