【51CTO.com原创稿件】在这个快速消费的年代,互联网现已和人们的日常日子严密相关,跟着人们的需求和产品功用的细分,消费被从头界说,怎样"留住用户",成为牵系企业于互联网安身生计的首要课题。本文将从两个方面：剖析和思路、技能完结，叙述怎样把您的用户留下来。

【讲师简介】

郭炜: 结业于北京大学，参加易观智库之前，曾任联想研讨院大数据总监，万达电商数据部总经理、并曾在中金、IBM、Teradata公司担任大数据方向重要岗位。在大数据收集、存储、处理、发掘、运用研制等方面具有丰厚的理论和实践经历，对大数据前沿范畴研讨，包含视频、智能Wi-Fi, Beacon等大数据软硬数据处理一体技能有共同的见地与实践。在电商、移动互联网、商业地产、百货、移动通讯、零售、院线等多个事务范畴大数据方面具有树立团队、体系以及分范畴的剖析与算法经历。

生命周期办理

想要留住用户，首要要回答三个问题：一，这个用户是从哪里来的。二，丢失的用户去哪儿了。三，针对这些丢失的用户怎样争夺回来。回归到怎样做数据剖析，首要有四个过程：生命周期办理、运营转化剖析、用户剖析、运用评级。如下图所示：

“7天规律”剖析不同事情下的用户留存

运用“7天规律”，首要是，剖析每一次活动之后，七天之内用户留存的趋势怎样样，这个用户在七天之内是不是又再次激活了App，仍是没有再运用。剖析这些用户单次的运用时长，包含日、周、月发动次数的散布，然后剖析出来终究哪些人是羊毛党，哪些人是忠诚用户，哪些人会留下来成为App用户，而哪些人是不值得款留的。不管是自己做仍是运用第三方东西，都会剖析这些趋势。

第二，什么时分该换产品思路了。许多产品，特别是在初期，或许在七日内的留存不到10%，等于这个产品的有用价值并没有表现出来，这个时分要么需求调整产品思路，要么调整运营思路，证明产品价值并没有招引终究用户留下来，这个时分或许要对产品价格做比较大的调整，以为这个方向没有问题，进行切断的调整和切换，继续再向这个方向走。

运营转化剖析

运营转化剖析看似一个简略的漏斗剖析，每个层次都有它的故事，都有它所重视的要点。

营销途径：哪些是你的用户?

阅读运营位：哪些用户看了就走?你的老用户是怎样做的?

提交订单(购物车)：哪些用户激动消费了?

付出订单：没付出的这些用户到哪里去了?

共享：哪些内容具有传递性?

经过付出转化率和途径来历用户剖析不同营销途径的质量，辅佐决议计划在有限的资源下优选哪些途径推行。剖析页面不同方位的转化质量，辅佐决议计划产品、运营改善，取得更好更好的作用。

用户剖析

用户剖析其实便是剖析你的用户长什么样?从哪里来，到哪里去?经过10亿终端的掩盖，经过算法模型核算出你的运用用户特征，性别、年纪…

运用评级

认清全局，才认清自己，你的评级是多少?你的用户价值是多少?

看职业趋势：确认是否逐步远离风口。看职业均值、TOP10：商场是否已被领头羊蚕食?长尾几无生计空间?看职业排行：自己是否还有时机?寻求新的切断?

怎样完结大数据渠道

郭炜以易观为例，具体讲解了大数据渠道完结的办法。

首要，底层在读取数据的时分，SDK嵌入到每一个开发的App里，包含H5。数据读取完结今后，必定还需求把数据收回来，每个开发者和创业者树立自己的渠道必定也有一个接纳端。易观现在这个量级用的是Openresty(Lua)，中心用Lua做了一些在SDK到上层彼此交流的粗加工，现在是每天100亿条的数据在往上传，有时峰值或许还会更多。哪些能把有用的数据敏捷收集过来，哪些数据能够敏捷对客户端做出一些反应，要经过Openresty、Lua做一个高效的回来机制放过来。直接进Kafka，图中运用了几个虚括号，由于现在运用的是混合云，首要混合了三个当地：一，经过公有云收集收数，由于在接纳端的带宽是两倍，从这儿做收数，经过一些光纤打通的办法打到线下，可是由于像光纤的办法假如假如呈现问题，构成单点故障，还有一条互联网链路做确保。在收数端的Kafka收完后，还会在私有云有一个Kafka，两个做对接，在对接中心做了一个开源小东西，Kafka中心有一个Url的东西能够去对跑，但实际上这个东西是不靠谱的，特别是在数据量级比较大的时分，对跑会呈现各式各样的企业问题，后来易观自己制作了一个小程序，为了确保中心传输上的安稳，做了一些紧缩，能够实时传输过来，现在延时大约在5-10秒的规模，一起能够从线下收数到整个线下集群。

Kafka往上，易观和大多数大数据企业是相似的，一个是运用Hadoop/Hive，由于数量比较大，像MR把数量变小，变成ODS，其实是变成底层的根底数据，会在PDS做汇总层数据。再往上便是IDS，为了做产品体系查询。另一种是做Storm，Spark易观现在还没有彻底做到自主优化，由于数据的量级十分大，每天大约100亿，数据在查询的时分，上面还有一个大数据查询，经过三个汇总今后，到这一层动辄也是千亿条的数据。举个比方，关于产品来讲，尤其是云端剖析师，想看到上个月晚上9点到10点之间，标签是游戏玩家，淘宝资深购物人员，常常翻开App的排行榜是什么，这个查询仍是很简略的事务，但真实完工千亿条的数据查询却十分难，并且还期望做成一个比较好的查询，期望至少在分钟之内的规模，这个要求就十分难。这个查询假如在Hub里，一般是以小时来计，怎样能够放到产品里，把分钟等级的查询反应过来?现在，在中心做了一个简略的查询引擎(现在是查询目录)，依据企业的数据量级分到不同的查询引擎里处理相关问题，例如现在的GP，其实要求的是一个贵族开源的软件，优点是在千亿条大数据查询的时分十分安稳，兼容性也很好，可是对硬件的要求很高，不是每一个草创企业能有钱去做GP集群。Impala相对愈加简略一些，要求硬件没有那么杂乱，但时效性不如GP好。对一个企业内部，看上去整个集群巨细有千亿条，但真实关于某一个App或关于某一个开发者来说，开发者要分层，发现有了这些大的头部运用，至少百亿。而小的开发者彻底不必，现在许多还有日活不到1万的开发者，把它直接放到这查询就能够了。

数据调度资源也很重要，易观自己用的EMP，对资源做一些调度，能确保每天有内部剖析师查询，在EMP里和Hadoop做了一些底层的接口对接，确保使命准时优先处理完。除此之外，内容数据量越来越多，数据越来越杂乱，中心有必要要有主数据办理、源数据办理，像数据地图等等一些相关东西。这些都包含在整个产品体系里。

几个技能难点

关于SDK，首要是不能丢数据。用户网络状况不太好的时分，在本地或许需求一个Cache，可是不能做无限大的Cache，用户就会把App卸掉，由于存了太多的无用数据，哪些数据要留存下来，哪些要做循环处理，都是需求留意的。

第二是怎样不变成DDOS。把数据放在Cache，并且越来越多，服务接纳才干还不强，会构成十分大的DDOS。这个时分就需求去操控。在SDK上传的时分要做防火墙，真实数据在传到云端时，假如App上传的频次过高本地要做屏蔽，假如一旦构成DDOS，就没有办法很快把App更新，基本上服务器这套机制悉数就死掉了，在这个当地要有一个防火墙。上传数据不是单向，而是双向，把数据传上去的一起要有交互，要拿到云端的装备，特别是在中心云，能看到许多双向机器，当呈现一些问题时，在云端是可控地把数据屏蔽掉，这样才干确保自己的数据安全，假如仅仅一个小开发者或许量比较大，但日活假如到千万今后，需求在这个当地做一个很好的交互，让云端的一些装备能够很快反应到SDK，把数据上传和拐点机制能够做更新，确保不会构成DDOS，比方作为开发者来讲或其他部门把点埋错了，或许呈现一些问题时，能操控好相关的数据。

此外，怎样做到最小，怎样将H5与APP相互调起，也是SDK需求留意的问题。

在接纳端，需求留意的问题有：怎样高并发接纳数据，怎样能够跨互联网传送高频大数据，怎样能够做到极致实时。而关于用户画像，怎样依据小数据算许多用户画像，怎样核算用户标签，怎样知道你用户的用户画像，是需求留意的问题。

关于实时大数据查询，假如面临的是上千亿条的数据，能够考虑含糊核算，先抽样，郭炜的主张是做分层抽样。第二是做预先核算，在不同的场景里，用到一些东西，把数据变成打横的，而不是打纵的据，这样能做到许多。郭炜在这儿举的比方是转化漏斗。每一个用户的买卖和点击是一张纵向的流水表，用户IP、事情、时刻分点等，当量级变成千亿条，怎样确保每次都能很快过滤出来，这是十分难的，关于这种状况，易观会在这种纵调做完今后打横，经过每一个事情(曩昔都是事情流水)，从ID到时刻，做完打横今后会变成用户ID、时刻周期，每个事情会变成0和1。打横今后会把本来的查询变成并和交的查询，去相关化，终究再去做整个数据查询，速度会快许多，这也是大数据查询常常用的一种办法。

每一个不同的用户，数据来历和巨细不太相同，当自建一个大渠道时，每个事务部门的剖析也是不相同的，终究哪些事务部门真的需求用到这么杂乱的GP和Impala，哪些是真的实时性要求高，但数量十分小?郭炜的主张是在每一个大数据，特别是真的数据做得许多今后，每个当地至少做一个数据扩容，终究才能够依据查询的状况挑选适宜自己的大数据东西做查询，有的东西用GP适宜，哪怕简略写一些日常规矩或许依据后期核算，把查询做起来，都十分有助于整个大数据查询渠道的全体功率，然后完结高性价比的大渠道战略。

易观简介

易观是我国互联网商场抢先的大数据剖析公司。自2000年建立以来，易观打造了以海量数字用户数据及专业大数据算法模型为中心的大数据与剖析师服务生态体系，并致力于协助一切具有互联网产品及服务的企业，洞悉本身的产品和用户，对标竞赛和商场，并经过对数字用户财物的继续运营，完结增收，节支，提效和避险。

本文由郭炜于2016年8月，在WOT2016移动互联网技能峰会数据剖析专场《怎样巧用数据在移动创业的红海中包围》主题讲演收拾而成。WOT2016大数据峰会将于2016年11月25-26日在北京粤财JW万豪酒店举行，到时，数十位大数据范畴一线专家、数据技能先行者将齐聚现场，在环绕机器学习、实时核算、体系架构、NoSQL技能实践等前沿技能论题打开深度交流和交流讨论的一起，共享大数据范畴最新实践和最抢手的职业运用。了解WOT2016大数据技能峰会更多信息，请登陆大会官网：http://wot.51cto.com/2016bigdata/

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