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2021-09-08

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  数据标准化生产的过程就好比我们搭积木的过程,大家都玩过搭积木或者乐高的游戏,规则的积木搭建起来的楼宇即稳固且呈现形态多样。

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所以埋点规则体系就好比规则结构的积木,数据标准化的生产过程就好比我们搭积木的过程。

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所以要想保障数据的产出质量,以及数据清洗的高效性,一套通用且能满足各场景的埋点体系的规则就十分重要。
  严选的埋点体系规则建设包含对用户通用行为的抽象:事件的定义,页面 ,模块 ,参数以及版本的管理。

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大致拆分成了两类:一是发生行为的名称以及位置(事件,页面,模块,坑位),二是发生行为的内容(参数,版本信息等)。
  用户行为事件触点类型包含了点击,曝光,访问,自定义事件,加购事件,加购事件因结合了严选本身电商特性单独抽象出来的事件,加购本身其实也是一种点击行为,加购行为作为用户支付意愿的核心行为,抽象出来后方便后续我们对支付行为统一归因做汇总处理,节省开发数据清洗的成本,同时简化了清洗逻辑。
  
  页面管理,模块管理,参数以及版本的定义与管理,把以往杂乱的定义标准化,通过对页面,模块,参数定义的约束 ,收口了对数据在别人麻将群里面拉人长春科乐麻将群规内容户主动分享帮产品拉新和引流,产品经理就必须掌握模型里所提到的要素。
  今天我会与大家展开聊利益驱动及它背后的原理。
  为了更好了解利用驱动,我会通过两个案例分析,把利益驱动的运用一一说清楚。
  相信大部分的人都听过拼多多。

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  拼多多是一个以拼团为主的社交零售电商平台,通过拼团模式提供更优惠的价格给客户。

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  根据最近的广告台词,拼多多已经达到2亿的用户了,GMV已经超过每月20亿。
  这也就意味着接近1/3的移动网民已经是它的注册用户。

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  虽然拼团的概念是建立在社交的基础上,但是实际上拼多多的一般拼团操作并没有太多社群属性可言,所牵涉的社交也不会太多。
  一般登入APP的用户关注的是买到便宜的商品。
  一般拼团以两人团为主,所以除非用户想买的商品没有现有的团,用户是不需要,更别说愿意把自己参与的团分享到自己的社群里。
  拼多多为了提高社群属性,通过社群的分享为平台拉新、引流,设计了“一分大牌推荐”的活动。
  首先有资格开团的人(一会我会讲解什么人有资格开团)可以在10-20种
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