&p&我来个资源汇总吧。&/p&&p&相信针对一般的布码问题，这篇GA的帮助中心文章应该足够了：&/p&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//support.google.com/analytics/answer/1008080& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&support.google.com/anal&/span&&span class=&invisible&&ytics/answer/1008080&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&br&&/p&&p&对于复杂些的问题，Gordon的这篇白皮书也绝对是非常的干货：&/p&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//cn.analyticsbook.org/google-analytics-tracking-codes/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&谷歌分析跟踪代码 - 数据分析技术白皮书&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&br&&/p&&p&当然如果觉得GA的使用还是比较复杂的话，也可以考虑PTMIND铂金智慧主打产品&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.ptengine.cn/signup%3Futm_campaign%3Dquhaijia%26utm_source%3Dzhihu%26utm_medium%3Dlink& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Ptengine&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.ptengine.cn/signup%3Futm_campaign%3Dquhaijia%26utm_source%3Dzhihu%26utm_medium%3Dlink& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Ptengine&i class=&icon-external&&&/i&&/a&拥有强大的数据分析与热图功能，其响应式热图是世界首创，并以流式处理完成秒级实时响应，延迟极小。产品优势体现在极低的数据产品使用门槛之中，通过极致的数据产品使用体验设计，通过各种所见即所得的操作，帮助众多的企业做到，让数据分析脱离对数据专家及技术人员的依赖。极简的设计使人人可用数据分析工具变成可能。下面是一段GA和在&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.ptengine.cn/signup%3Futm_campaign%3Dquhaijia%26utm_source%3Dzhihu%26utm_medium%3Dlink& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Ptengine&i class=&icon-external&&&/i&&/a&在设置事件监测时的对比视频，可以让大家深刻体会到&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.ptengine.cn/signup%3Futm_campaign%3Dquhaijia%26utm_source%3Dzhihu%26utm_medium%3Dlink& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Ptengine&i class=&icon-external&&&/i&&/a&的易用性。欢迎大家免费体验&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.ptengine.cn/signup%3Futm_campaign%3Dquhaijia%26utm_source%3Dzhihu%26utm_medium%3Dlink& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Ptengine&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。&/p&&a class=&video-box& href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.zhihu.com/video/779712& target=&_blank& data-video-id=&& data-video-playable=&true& data-name=&& data-poster=&https://pic2.zhimg.com/80/v2-2f68efbbaf8e2a4fe7d9_b.jpg& data-lens-id=&779712&&
&img class=&thumbnail& src=&https://pic2.zhimg.com/80/v2-2f68efbbaf8e2a4fe7d9_b.jpg&&&span class=&content&&
&span class=&title&&&span class=&z-ico-extern-gray&&&/span&&span class=&z-ico-extern-blue&&&/span&&/span&
&span class=&url&&&span class=&z-ico-video&&&/span&https://www.zhihu.com/video/779712&/span&
我来个资源汇总吧。相信针对一般的布码问题，这篇GA的帮助中心文章应该足够了： 对于复杂些的问题，Gordon的这篇白皮书也绝对是非常的干货： 当然如果觉得GA的使用还是比较复杂的话，也可以考虑P…
&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-f9b7d1fe5ff8ae842cf49eb0ef7a49e4_b.jpg& data-rawwidth=&900& data-rawheight=&500& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&900& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-f9b7d1fe5ff8ae842cf49eb0ef7a49e4_r.jpg&&&/figure&&blockquote&作者 | 邹婧琳，GrowingIO 商务分析师&br&来源 | GrowingIO 第 25 期数据分析公开课&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&进入互联网下半场，互联网流量竞争愈发激烈。如何才能突出重围，实现用户和收入增长？这个过程中，留存至关重要。&/p&&p&今天这期公开课主要通过一些具体的用户案例，来教大家如何解读留存数据，构建留存分析框架，有效地做到用户运营，提高用户留存率。&/p&&p&&br&&/p&&h2&一、为什么要关注留存&/h2&&p&留存，顾名思义，就是用户在你的网站/App 中留下来，持续使用的意思。常见的留存指标有次日留存、七日留存率、次周留存率等等，表示目标用户在一段时间后回访产品或回到产品中完成某个行为的比例。&/p&&p&如果产品不能留住用户，我们的产品就像一个镂空的篮子，倒入的水越多流失的也越多，这意味着我们的产品是无法实现可持续增长的。想要实现产品的可持续增长，用户的留存就是非常重要的一个指标。 留存对活跃用户增长有长期影响，在这里我们具体模拟一个产品增长状况。假设一个产品每周获取一百个新用户，新用户的次周留存率在 60%。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-2d83faf0d8515830edc3d1be5c10380b_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1123& data-rawheight=&417& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1123& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-2d83faf0d8515830edc3d1be5c10380b_r.jpg&&&/figure&&p&左边这张图，每周用户的次周留存率的绝对值减少3%，即本周留存率 60%，下周留存率为 57%， 以此类推。而右边这张图，留存率绝对值减少 1%。&/p&&p&每周的活跃用户构成是本周新用户和之前每周留存下来的老用户。经过 29周后，左图中的之前留存老用户基本上就衰减为 0 ，而右图中可以看到最早获取的用户仍有部分能在29周后留下来。对比两种情况，它们的拉新量一致，留存率仅有 2% 绝对值的区别，但是 29 周之后，用户的量的比例为 1：2。&/p&&p&这个图就比较为形象的说明了，留存率对于活跃用户量增长的重要性。&/p&&p&&br&&/p&&h2&二、留存分析框架&/h2&&p&在进行留存分析的时候，我们更多时候要学会做问题拆解，把「提升留存」这样一个大目标拆解为一个个小的可执行的目标，我们就可以通过产品优化、运营调整等等方式来实现用户留存提升。&/p&&p&在我们常见的留存曲线中，通常会根据用户的旅程划分出不同的留存阶段。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-d6e966acc70_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1123& data-rawheight=&575& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1123& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-d6e966acc70_r.jpg&&&/figure&&ul&&li&短期阶段，我们主要关注用户激活，在这个阶段中，我们需要让用户迅速低成本地感受到产品的核心价值，快速达到&aha moment&（惊喜时刻）。&/li&&li&中期阶段，我们关注老用户的留存提升，这个阶段我们需要打造好产品的核心功能，培养用户对产品的使用习惯。&/li&&li&长期阶段，我们就要思考产品对用户的长期价值是什么，如何才能让用户反复体验到产品的价值。&/li&&/ul&&p&进行留存优化时，只有做好每个阶段的留存分析和提升，留存曲线才能整体改善&/p&&p&&br&&/p&&h2&三、案例分析&/h2&&p&下面我们就通过两个具体案例的分析，来讲讲在不同的应用场景下，我们应该如何解读留存数据，提升用户留存。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&3.1 案例一：降低新用户上手成本，提升新用户留存&/b&&/p&&p&有一个泛娱乐类的 App，主要是给用户提供内容消费，而且带有一定的社交属性，因此用户的日活跃人数和留存人数就十分重要。根据这个产品目前的留存数据，产品团队认为他们的新用户留存还有很大的提升空间，想要通过数据分析的方式找到增长着力点。&/p&&p&（1）了解新用户留存现状&/p&&p&首先，我们需要了解新用户的留存现状进行分析，因为对于产品经理来说，评估一个产品的状态，都是进行产品优化之前不可回避的环节。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-ecfc8cb6ca10cab68545e5_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1123& data-rawheight=&454& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1123& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-ecfc8cb6ca10cab68545e5_r.jpg&&&/figure&&p&通过对新访问用户和全部访问用户的留存曲线对比分析，我们会发现新用户的留存明显低于全部用户，那么从这个角度来说，新用户的留存就是很大的一个增长点。&/p&&p&刚刚我们讲到，对于新用户来说，Onboarding 上手激活的环节非常重要。能否让用户在第一次使用产品时就能迅速低成本地感知到产品价值， 决定了新用户的激活率。&/p&&p&（2）确定激活目标&/p&&p&谈到激活，我们常常会讲到「Aha Moment」，即用户体验产品时发现核心价值并产生重复使用动力的惊喜时刻。不同产品的「Aha Moment」也有所不同，比如 LinkedIn 是一周添加 5 个社交关系，Facebook 是10 天内添加 7 个好友。&/p&&p&产品经理需要根据自己的产品，来找到用户的 Aha Moment，帮助用户尽可能快地触达产品价值。首先我们需要知道哪些功能可能使新用户感受到产品价值，可以利用 GrowingIO 的留存分析功能，对使用过不同功能的用户留存率进行分析对比，找到留存率最高的产品功能。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-0d247fa648d403ee67de9c_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1123& data-rawheight=&696& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1123& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-0d247fa648d403ee67de9c_r.jpg&&&/figure&&p&通过对比不同功能的留存率，找到新用户使用后留存率有明显提升的功能，再结合新用户上手功能成本的高低，来进一步缩小范围确定新用户的激活目标。&/p&&p&（3）评估新用户激活状况&/p&&p&确定好激活目标后，我们可以开始评估新用户的激活状况，有针对性地对不同的用户进行运营。在这个案例中，新访客有30%未激活， 对于这部分用户我们要做的事情就是提升激活率；其余已激活的新访客，和老访客优化的方向有点类似，就是如何去提升留存，让他们持续使用产品。&/p&&p&渠道是用户旅途的起点，不同渠道过来的新用户会有一定的差异，他们访问意图或者目标都可能不一致。因此，我们可以看看不同渠道的新用户激活状况。这里我们可以从新用户激活比例和留存率来看下不同渠道用户的差异。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-dceb5ec887fcf2c9c658_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1123& data-rawheight=&452& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1123& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-dceb5ec887fcf2c9c658_r.jpg&&&/figure&&p&可以发现，有的渠道激活率和留存率都低，那么就可能是渠道人群对产品的需求匹配度低，这部分情况更多的是需要对渠道进行调整；有的渠道，可能是激活率低但激活留存率略高于整体，那则可能渠道用户较为精准，这需要进一步研究业务数据。&/p&&p&（4）激活时间与留存影响&/p&&p&对于未激活的新用户，什么激活时机比较重要，未激活的用户对留存有怎样的影响？&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-67a88f7ceb14b5bb60b76f2b26e281fb_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1123& data-rawheight=&479& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1123& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-67a88f7ceb14b5bb60b76f2b26e281fb_r.jpg&&&/figure&&p&从上面这张图里我们会发现，新用户的激活时机应该越快越好。绿色的曲线是当天来了被激活的新用户，下面这条红色的线是当天来了没有被激活的新用户。可以发现红色这条线的留存是非常非常低的，也就是说，如果一个新用户没有在使用产品的第一天完成激活行为，那么他流失的可能性会非常的高，基本上默认为流失。&/p&&p&所以在说到新用户的激活时，基本上指的都是在用户进入产品的当天，就能完成核心行为，认识到产品的核心价值。&/p&&p&（5）新用户激活功能分析&/p&&p&如何在产品内提升新用户的激活？在问这个问题之前，我们可以思考一下，为什么新用户没有被激活，他们是在哪里流失掉的？这样我们才能找到用户流失的关键步骤进行优化。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-298e9f5d7f250a44040b_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1123& data-rawheight=&402& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1123& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-298e9f5d7f250a44040b_r.jpg&&&/figure&&p&我们可以根据新用户激活的主要路径构建漏斗，通过漏斗的每一步转化数据可以定位到新用户激活的主要流失环节，并结合用户分群与细查等工具进一步剖析流失原因。&/p&&p&在第一个主要流失环节，我们通过用户分群筛选出这个环节没有被激活的新用户，通过用户细查来查看这些新用户的行为轨迹，可以发现一半以上的访客都是在注册登录的环节流失的。从典型的用户行为轨迹可以发现很多用户都卡在了登录注册这个步骤，他们根本就没有去接触到实际的激活环节。&/p&&p&那么对于这部分用户的激活优化，我们就可以将激活步骤提前，不需要注册/登录，进来就可以看到内容。&/p&&p&在第二个主要流失环节中，我们发现小部分用户已经到达了列表页，也就是说触达到了实际的激活步骤，但他们却没有点击具体内容，是不是列表内容对用户的吸引力不够？这个列表是由用户关注、产品推荐等多个内容组成的，可能是列表中用户关注产生的内容较少，那么我们需要对关注行为进行更好的引导，提升内容对用户的吸引力。&/p&&p&针对这样的流失情况，我们对产品进行了一个调整将激活步骤提前，可以发现新用户留存有明显提升。 但具体来说，原来没有接触到实际激活步骤的访客中有一半都已经成功被激活，上线后新用户的留存率也有明显提高。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&3.2 案例二：评估产品功能价值，寻找留存提升空间&/b&&/p&&p&有一个垂直资讯类的产品，为不同用户群体提供免费或付费内容和交互三大模块的功能。产品的细分的功能很多，整体用户的留存还有提升空间，因此需要想通过数据分析来了解主要功能的价值，找到各个功能的提升空间，通过功能优化来整体提升用户留存。&/p&&p&（1）产品功能留存矩阵&/p&&p&为了洞察产品全局的模块角色，探索各功能的价值定位，了解哪些功能模块需求高频，哪些功能模块渗透率高，我们需要构建一个产品功能留存矩阵。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-ca68ec8ccd1c438d69bb3_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1123& data-rawheight=&500& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1123& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-ca68ec8ccd1c438d69bb3_r.jpg&&&/figure&&p&矩阵的横轴是功能留存率，表示当前功能的用户黏性；纵轴是活跃用户占比，表示某周期内使用当前功能的用户量/该周期的活跃用户量。做出这样一个矩阵后，我们就可以看到不同的功能在矩阵中的位置分布。&/p&&p&成功的产品功能应该具备 2 个特点：被更多的用户使用，该功能的用户黏度高。也就是位于矩阵的右上方的位置。但做过这个矩阵的人就应该能发现，大多数功能会位于左上方、右下方的位置，有一部分功能甚至会在左下方的位置。&/p&&p&位于左上方的功能活跃用户占比高但功能留存低，这些功能可能没有满足用户需求或者没有让用户认识到价值，位于右下方的功能则使用用户太少，因此提升留存的一个简单策略就是提升高渗透低频功能的使用频率，提升高频率低渗透功能的渗透率。让各个功能可以在这个矩阵中挪到合适的位置。&/p&&p&当然每个功能的设计之初都应该对它的使用场景有所设想，在这个案例中我们结合具体的产品功能，将矩阵中的功能划分为四类。&/p&&ul&&li&大众功能：曝光量大，使用率高，比如类似很多产品中的搜索功能，对于这类功能，我们需要了解用户的使用状况，寻找提升的空间。 &/li&&li&核心功能：与传递用户产品价值相关，用户使用率低，功能留存率比大众功能要高；我们在核心功能中应该寻找是否存在高价值功能，我们推广这个功能的使用率来提升用户留存，探索增长突破口。&/li&&li&小众功能：功能留存适中但用户使用率低，可以寻找可能有潜力的功能优化。&/li&&li&其他功能：可以根据我们的资源现状对这些“低质量”功能进行适当优化。&/li&&/ul&&p&优化时，除了关注核心功能外，我们进一步的是去留意那些比核心功能有更高活跃更高留存的功能，在这些功能中寻找新的提升机会。&/p&&p&在我们日常的工作中，经过一定的时间或是产品功能上有较大的改变时，我们都可以来做这样一个矩阵，来了解用户使用产品功能的转移情况，或者是观察新功能在产品中的表现。当然我们也可以看不同用户群的产品功能矩阵情况，一般新老用户群或不同属性用户群都会有不同的表现，我们可以定位到不同用户群体的运营更应该关注哪些东西。&/p&&p&（2）案例分析&/p&&p&有了这样一个矩阵，下面要做的就是对每类功能各个击破，找到留存可优化的空间。下面我们就这个案例中的四类功能分别选取其中可以关注的一些例子进行举例分析。&/p&&p&1）大众功能：每日资讯&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-3ce2ac670ebef161b9e310f7aefc37ca_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1123& data-rawheight=&546& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1123& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-3ce2ac670ebef161b9e310f7aefc37ca_r.jpg&&&/figure&&p&大众功能模块中有一个每日资讯，我们从数据上能有一些发现：&/p&&ul&&li&首页点击每日资讯功能的用户次日留存率比所有用户的低，两者留存率的差值可以认为是这个功能可能提升的空间。&/li&&li&从页面来看，排版越靠前、越靠上的区域用户浏览量越高，点击率也越高。&/li&&li&每日资讯模块，次日留存率随当天浏览资讯个数提升呈线性增加。我们可以发现大多数用户当天浏览个数较少，但用户浏览个数越多，次日留存才会越好。&/li&&/ul&&p&基于这样几个发现，我们可以做一些测试，比如缩小页面头部区域面积，加大每日资讯曝光位置。希望通过这样的调整来提升每日资讯的点击率且扩大资讯阅读覆盖率，从而提升用户次日留存率。&/p&&p&2）核心功能：记录内容&/p&&p&核心功能模块中有一个「记录内容」。从矩阵中可以知道记录功能的功能留存率较高；同时从留存曲线来看，「记录功能」次日留存率显著高于「每日资讯」。那么我们可能要思考这个功能的核心价值是什么？&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-a89beae_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1123& data-rawheight=&335& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1123& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-a89beae_r.jpg&&&/figure&&p&可以做一个漏斗来了解用户使用的过程，在这个漏斗中两个环节需要关注：一个是如何让更多的人能进入到这个功能；另一个是如何让进入该功能的用户能真正参与使用。&/p&&ul&&li&对于用户进入功能的渗透，从功能留存率的角度来考虑，可能需要调整功能推广的时机，比如是否可以在用户登录后就推广该功能，让用户能进入？&/li&&li&对于用户进入功能后的使用完成，需要进一步细拆哪个环节在影响用户完成这个功能？是功能认同还是流程体验的问题。我们需要找到薄弱环节然后进行针对性的优化。&/li&&/ul&&p&因此针对这个功能，我们可以做一些测试，比如提前该功能推广时机，加强功能引导；有针对性的优化功能使用的薄弱环节，从而提升这个功能的使用用户量。&/p&&p&3）其他功能：付费内容&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-f24ec85b6689bddd642fc9_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1123& data-rawheight=&350& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1123& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-f24ec85b6689bddd642fc9_r.jpg&&&/figure&&p&其他功能模块中有一个付费内容，这个功能的用户使用率和功能留存率都不高。&/p&&p&付费内容用户可以从首页和发现两个部分点击进入，我们从左侧的柱状图可以看出大部分用户是从首页点击进入的。那么不同入口用户点击付费内容的留存是否有差异？有的话我们是否可以相应的调整不同位置内容的比例？&/p&&p&付费内容也有不同的类型区分，在右侧的留存图中，可以看到点击过不同类型的付费内容的用户留存也会有差异，用户的覆盖范围也有大小差别，部分付费内容对用户的吸引力可能会大一些，因此我们也可以对付费内容类型上的配比进行一些调整。&/p&&p&4）小众功能：精选专题&/p&&p&小众功能模块中有一个精选专题，与整体留存率相比，各精选专题的用户留存率都略低，但功能留存率略高。是否由于需求群体较少，但对于需求用户该功能黏性较高？&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-73be2b0865eddac829128b_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1625& data-rawheight=&830& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1625& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-73be2b0865eddac829128b_r.jpg&&&/figure&&p&精选专题使用人数比【大众功能】每日资讯要少很多，但次日留存率和其无显著差别，属于正常数据波动。我们可以对这个留存率进行长期监控，看是否会出现异常情况？同时，不同的专题内容是否会有差异，可以对有潜力的功能或内容深入探索，进行适当优化。&/p&&p&第二个案例主要 通过产品功能矩阵了解功能定位，然后针对每个类型的功能寻找它可能提升的空间。&/p&&p&回顾一下，提升用户留存主要有两大方法：一是提升新用户的留存率，二是提升不同产品功能的留存。只有通过不断的优化和测试，才能达到提升留存的目标。&/p&&hr&&h2&关于 GrowingIO&/h2&&p&GrowingIO 是基于用户行为的新一代数据分析产品。首推国内领先的“分析工具+运营咨询+持续增长”数据服务体系，帮助企业构建数据运营闭环。依托于快速部署无埋点技术，实时采集全量行为数据，搭建完整的数据监控体系，高效管控与运营核心业务指标，帮助企业挖掘更多商业价值。&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//accounts.growingio.com/signup%3Futm_source%3Dzhihu%26utm_medium%3Darticle%26utm_campaign%3Dqutm_content%3D171219-gongkaike25-retention%26utm_term%3Ddata-analyse& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&立即免费试用&/a&&/p&&p&&/p&
作者 | 邹婧琳，GrowingIO 商务分析师 来源 | GrowingIO 第 25 期数据分析公开课 进入互联网下半场，互联网流量竞争愈发激烈。如何才能突出重围，实现用户和收入增长？这个过程中，留存至关重要。今天这期公开课主要通过一些具体的用户案例，来教大家如何解…
&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-2ecee8df89ba1bb238814_b.jpg& data-rawwidth=&2946& data-rawheight=&2600& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2946& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-2ecee8df89ba1bb238814_r.jpg&&&/figure&&p&运营分很多类，流量运营、用户运营、内容运营…每一个环节都有特别关注的数据和指标。&/p&&p&很多分析都是从PV、UV、用户数来切入，但是分析之后呢，做什么措施？以什么样的目标来驱动？我也分析做过这样的分析，这些常规的数据大多只是绑定着个人的KPI，反应这个人工作成绩的好坏，并不是一场完整的数据分析。这里我想从更全面的角度来总结互联网企业的运营体系，精益数据分析。&/p&&p&数据分析的目的应该是为了公司的发展，粗暴一点讲，是为了公司的盈利和持续的盈利。&/p&&p&而互联网的盈利模式不同，数据指标也不同，大抵可分为三种：一是向用户出售商品或服务，以电商、社交和o2o平台为代表；二是靠广告来进行盈利，典型的例如google、百度以及其他平台类互联网公司；三是直接向用户收取费用，各大游戏公司。&/p&&p&以分析体系最为复杂的互联网电商公司为例，来逐一分解，哪些数据需要分析，怎样分析，分析的价值是什么。&/p&&p&电商类公司的收入是由一个个订单堆出来，由用户购买相关的商品或服务产生，可以说用户和商品或服务为订单的两大基本元素，公司收入下降、增长、异常最终都可以追踪到用户与商品这两大元素上。这样我们将收入相关的数据拆解为三大类：用户、商品和订单。&/p&&h2&一、运营模块&/h2&&p&从用户的消费流程来看，可以划分为引流-转化-消费-存留。我们一般将用户分为新老用户，无论新老用户，都会关注两块内容，一个是引流（拉新），一个是转化，最终以数据的形式体现出来，就是流量与转化率。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-e47be7e150aba_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&828& data-rawheight=&571& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&828& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-e47be7e150aba_r.jpg&&&/figure&&p&&b&引流&/b&&/p&&p&通过分析PV、UV、访问次数、平均访问深度、跳出率等数据来衡量流量质量优劣。目的是保证流量的稳定性，并通过调整，尝试提高流量。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-573d2b63cac8a98f49b4_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&2534& data-rawheight=&1286& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2534& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-573d2b63cac8a98f49b4_r.jpg&&&/figure&&p&进一步，按照流量结构还可分为渠道结构、业务结构、地区结构。&/p&&p&在渠道中，流量可来自于自主访问、搜索引擎、淘宝付费、京东付费等等。按设备可分为PC渠道和APP渠道；按照付费与否可分为免费流量和付费流量。有人会通过渠道流量占比来分析各渠道的质量。下面的折线图可以对各渠道的流量情况进行追踪，分析占比不合理是短期内出现的，还是长期存在的，辅助问题的分析。仅仅根据流量情况来衡量质量是不全面的，需要配合转化率和roi。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-54efaa665fc6a56d646ed7_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&2540& data-rawheight=&1272& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2540& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-54efaa665fc6a56d646ed7_r.jpg&&&/figure&&p&按地区划分，这个很好理解。&/p&&p&按照业务结构，最典型的比如举办一场活动，例如双十一，可定要对活动的流量追踪。观察活动前、活动中、活动后的变化情况，评估活动效果。&/p&&p&&b&转化&/b&&/p&&p&完成引流工作后，下一步需要考虑转化，这中间需要经历浏览页面-&注册成为用户-&登陆-&添加购物车-&下单-&付款-&完成交易。每一个环节中都会有用户流失，提高各个环节的转化率，是这一块工作的最核心，转化率的提升，意味着更低的成本，更高的利润。&/p&&p&转化的分析：&/p&&p&1.观察各环节转化率，分析其合理性，针对转化率异常环节进行调整&/p&&p&2.追踪转化率变化，用于异常定位和策略调整效果验证&/p&&p&3.观察各渠道转化情况，定义渠道价值，并依此适当调整运营策略&/p&&p&4.分析各环节转化周期，分析用户习惯，为制定运营策略提供依据&/p&&p&最直接的分析成果就是转化漏斗。&/p&&p&&b&留存&/b&&/p&&p&通过各个渠道或者活动把用户吸引过来，但是过一段时间就会有用户流失走掉，当然也会有一部分用户留下来，留下来这部分用户就叫做留存用户。关于留存，这里要关注的就是日活和留存率。&/p&&p&关于留存，无非就是：&/p&&p&1.日活监控，观察用户活跃数据，分析日活健康度&/p&&p&2.观察存留规律，定位存留阶段，辅助市场活动、市场策略定位等&/p&&p&3.对比不同用户、产品功能的存留情况，分析产品价值、辅助产品调整&/p&&p&&b&复购&/b&&/p&&p&有调查数据显示，一个满意的用户会带来8笔潜在生意，不满意的用户可能会影响25个人的购买意愿，可见回头客多么重要。&/p&&p&复购率可以分为“用户复购率”和“订单复购率”，此外，“用户回购率”意义与复购率相似，也在此范围内。&/p&&p&用户复购率＝单位时间内：购买两次及以上的用户数/有购买行为的总用户数&/p&&p&订单复购率＝单位时间内：第二次及以上购买的订单个数/总订单数&/p&&p&用户回购率＝单位时间内：有购买行为的老用户数/有购买行为的总用户数&/p&&p&分析复购率的目的：&/p&&p&1.综合指标展示，分析用户黏性，辅助发现复购率问题，制定运营策略。&/p&&p&2.横向维度(商品、用户、渠道)对比分析，细化复购率，辅助问题定位。&/p&&p&&b&流失&/b&&/p&&p&流失是无法避免的，但也有可以挽留的。&/p&&p&流失可以分为&/p&&ul&&li&&b&刚性流失：&/b&可以进一步分为新用户水土不服型和老用户兴趣转移型，这部分流失用户是无法挽留的，缘尽于此，花再多的钱也没什么用。&/li&&li&&b&体验流失：&/b&可能是应用体验、服务体验、交易体验、商品体验等等，总之就是在使用产品\服务的过程中，感到了一丝不爽，正所谓一言不合就流失。&/li&&li&&b&竞争流失：&/b&也就是用户已经转粉了。可能是竞争对手的体验更好，可能竞争对手推出了什么优惠的政策。我们也需要抓住行业的动态，针对竞争对手的抢粉行为做出相应的行动。&/li&&/ul&&p&关于流失的定义，各公司定义不同，可能是7天内没有登陆行为，也可以是几个月之内没有交易行为。（回流率＝时间周期内流失的再回访的人数/时间周期内流失的人数）&/p&&p&关于流失的常规数据监控，一般都是和存留一起的，本身两者也是分不开的。单独针对流失的，最多看到如下图样式的监控：&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-a317ef0b30bfbee3ce340b6fe19cafa1_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&2552& data-rawheight=&1288& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2552& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-a317ef0b30bfbee3ce340b6fe19cafa1_r.jpg&&&/figure&&p&再者，流失率结合存留率也可以评估渠道的价值。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-db95856ced5ebf86c3b6_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1280& data-rawheight=&562& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1280& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-db95856ced5ebf86c3b6_r.jpg&&&/figure&&h2&二、销售模块&/h2&&p&1、指标跟踪：销售模块中有大量的指标，包括同环比、完成率、销售排行、重点商品占比、平台占比等等，可以从人、货、场三个视角进行分析跟踪。&/p&&p&2、店铺分析：具有小b级用户，或者入驻平台式，需要针对各店铺经营指标进行分析，包括各店铺效率指标、完成率指标、业绩指标、客单价等，实现店铺价值评定分析。&/p&&p&3、销售活动管理：线上销售中，活动是非常重要的一块，从事前、事中、事后三个层面实现销售活动的闭环分析，其中包括事前投入分析、目标预测；事中用户参与度、客流分析、销售单分析；事后目标完成情况、活动对比、费销比、活动衰减度、活动爆发度等。&/p&&blockquote&可参考：&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& class=&internal&&如何针对业务场景做数据分析？&/a&&/blockquote&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-2ecee8df89ba1bb238814_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&2946& data-rawheight=&2600& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2946& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-2ecee8df89ba1bb238814_r.jpg&&&/figure&&h2&三、商品模块&/h2&&p&1、采购管理：包括供应商数据分析、采购匹配度分析等。&/p&&p&2、供应链环节管理：供应链服务情况分析（响应周期、交货及时率、订单执行率）、管理指标分析（物资成本占比、客户投诉率等）。&/p&&p&3、库存管理：商品库存天数、存销比、有效库存比、库存周转率等数据分析。&/p&&p&4、重要指标分析：分析包括货龄、动销率、缺货率、结构指标、价格体系、关联分析、、畅滞销等分析指标，评判商品价值，辅助调整商品策略。&/p&&p&5、异常商品分析：包括对退货率、残损率、异常商品等数据进行分析，发现异常商品，及时处理。&/p&&h2&四、用户模块&/h2&&p&1、重点指标分析：包括新增用户数、增长率、流失率、有效会员占比、存留率情况等。&/p&&p&2、用户价值分析：根据rfm模型，再融入其他个性化参数，对用户进行价值的划分，并针对各等级用户进一步的分析。&/p&&p&3、用户画像：根据固有属性、行为属性、交易属性、兴趣爱好等维度，来为用户添加标签与权重，设计用户画像，提供精准营销参考依据。&/p&&p&-----------&/p&&p&最后，关于数据分析，这里推荐一场知乎Live——「如何成为企业需要的数据分析人才？」，帮大家企业数据分析的困境和个人成长难题，更好的平衡工作效能和个人成长。&br&&a href=&https://www.zhihu.com/lives/455424& class=&internal&&如何成为企业需要的数据分析人才？&/a&&/p&
运营分很多类，流量运营、用户运营、内容运营…每一个环节都有特别关注的数据和指标。很多分析都是从PV、UV、用户数来切入，但是分析之后呢，做什么措施？以什么样的目标来驱动？我也分析做过这样的分析，这些常规的数据大多只是绑定着个人的KPI，反应这个…
&p&这位同学的回答一开始还一本正经的引用其它数据资料，一旦涉及到行业内详情的时候就只会忽悠了，明显对业内业务趋势不了解，回答也和问题不符。&/p&&p&&br&&/p&&p&别人问的只有2个，算法，产品。你乌拉拉一大堆，还基本没答到点上，槽点不少，比如以融资速率来判断一个公司的发展势头。&/p&&p&&br&&/p&&p&贾跃亭哭晕在厕所。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-cce3f8ec7bb4f7d4a7ca909_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&207& data-rawheight=&179& class=&content_image& width=&207&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&不过这位仁兄虚虚实实忽悠功力不错，我是看到这里才发现你是真忽悠。&/p&&p&&br&&/p&&p&下面以个人相对熟悉的几家分析一下，其它不熟悉的不分析，但不代表人家不行。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&一、算法实现手段与产品优势&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&1.1 算法实现&/b&&/p&&p&在计算机视觉业内的普遍认知上，一线计算机视觉公司的算法总体上差距不大，尚无法拉开业务上的优势，现在鼓吹比赛及数据集成绩通常是为了拉升&b&估值和融资额&/b&需要。&/p&&p&&br&&/p&&p&实现手段都是基于目前流行的深度学习，不同的是每个公司有自己的强项，这也和每家公司的擅长业务领域有关。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-a663e95c0f4ae4f0cd78a2b_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&394& data-rawheight=&70& class=&content_image& width=&394&&&/figure&&p&&b&1.2产品及业务优势&/b&&/p&&p&&b&商汤：&/b&商汤主要提供早期的技术服务，以SDK植入到各个集成商中，并无过多工程级别的产品，商汤在直播美颜领域有着出色的表现，FaceU相信很多人都接触过，这也导致商汤的技术在这方面比较擅长。目前商汤已经在进行转型，希望打造相关产品大力进入安防行业。&/p&&p&&b&旷视：&/b&旷视作为支付宝御用技术提供方，技术整体上是跟随蚂蚁金服的需求，主要通过face++云平台提供远程认证服务，这恰好契合了互联网金融的需求，使得旷视在互联网金融领域有所积累，云平台服务也日益强大。&/p&&p&&b&云从：&/b&云从的主要优势领域在银行、安防和机场，从成立开始，云从一直在B2B领域耕耘，打造了从算法到售后的全产业链体系。结合云从自称的“国家队”背景，使得其业务在相关行业进展迅速，目前已经成为人脸识别机场、银行业的最大供应商，安防进展也不容忽视。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&二、融资情况及商业模式&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-4b33b1e0d58ac61e6c33_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&928& data-rawheight=&273& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&928& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-4b33b1e0d58ac61e6c33_r.jpg&&&/figure&&p&融资和估值作为资本游戏的玩法，这些东西可以参考，但无法用融资速率和估值来判断一个企业是否优质，业务发展是否迅猛，因为估值和对外融资额都是可以人为操控的东西，数据也可以用过单来伪造，而真实客户无法操控，捂久了容易露馅。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&乐视是最新的一个例子。&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&云从近2年没有新融资，业务进展一样迅速则是反例&/b&，资本只是助推剂，不是万能药，用不好可能是毒药。&/p&&p&&br&&/p&&p&计算机视觉行业&b&目前&/b&在&b&无人驾驶及医疗&/b&尚无法产生可观的盈利，无人驾驶技术成熟度还需2-3年，医疗壁垒比其它行业高很多。&/p&&p&&br&&/p&&p&导致大家扎堆做人脸，个人看法是谁有能力&b&真正改变行业的生产方式&/b&，谁就是真正的赢家。这就是目前传统行业+AI与未来“AI+”的区别。&/p&&p&&br&&/p&&p&这也是我与 &a class=&member_mention& href=&//www.zhihu.com/people/4bd33f85dca1bd5faba034& data-hash=&4bd33f85dca1bd5faba034& data-hovercard=&p$b$4bd33f85dca1bd5faba034&&@放飞人夜&/a& 观点不同的地方，还有放飞兄的一些理解比较表面的地方，放在最后指出。&/p&&p&&br&&/p&&p&商汤和旷视早期是做B2C市场，无论是FACE++云平台，还是直播美颜应用，后来发现无法产生足够利润，开始涉足B2B市场。现在是希望向平台型公司转型。&/p&&p&&br&&/p&&p&云从则是做细分市场和坚持做人脸，2015年成立以后很快统一了银行市场，一家独大，目前因为承接了国家发改委的人工智能基础平台项目，也在向平台型公司转型。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&个人看法是平台型公司不一定是未来AI公司的出路，把一个一个行业慢慢吃透，用技术去推动行业生态的改变，才是AI公司的出路。&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&三、对 &a class=&member_mention& href=&//www.zhihu.com/people/63d0e6eae9b2a1617ecd61bae1f2feaa& data-hash=&63d0e6eae9b2a1617ecd61bae1f2feaa& data-hovercard=&p$b$63d0e6eae9b2a1617ecd61bae1f2feaa&&@放飞自我&/a& 兄的一些建议&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&写报告并不是网上扒拉一些数据就可以，点评一个行业，需要深入行业去了解，不然永远会停留在各家的PR稿数据上，也会误导不少人。&/p&&p&&br&&/p&&p&1、&/p&&p&比如您写的：&/p&&blockquote&下游应用：&br& 智能驾驶：佑驾创新、驭势科技、格林深瞳、图森未来&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&格林深瞳本身是不做智能驾驶的，驭势科技和它是什么关系您知道么？这些对行业实际情况的不了解会降低文章的可信度。&/p&&p&&br&&/p&&p&其它分类槽点太多，不一一吐槽，基本是只是把各家的公开资料分了类。&/p&&p&&br&&/p&&p&2、&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-b2b3f5ef727_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&608& data-rawheight=&74& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&608& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-b2b3f5ef727_r.jpg&&&/figure&&p&还有这个风格评价您是怎么得出的？只做人脸？打开face++网站有真相。依图以前是真低调，值得尊敬的一家公司，不过由于换了新的PR负责人，也做了一些炒作宣传。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-4bb5dabc1fb_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&634& data-rawheight=&421& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&634& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-4bb5dabc1fb_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&3、&/p&&blockquote&从整体上看，商汤技术的覆盖面最广，依图最少；但核心技术：人脸识别、文字识别、图像识别、车辆识别、行人监测等技术三家公司都有。&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&不做工程级产品只做DEMO的话，计算机视觉各个公司都能做，所以最广和最少没有意义。这里应该看有哪些技术已经真实大规模落地。&/p&&p&&br&&/p&&p&4、&/p&&blockquote&从细分上看，只商汤拥有图像及视频编辑技术，且有深度学习框架；而旷视的人脸技术在三家公司中最为完善，且拥有人体识别技术，能对手势进行识别；反之依图则拥有目标跟踪技术。&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&噗，目标跟踪技术....... 不跟踪如何进行动态识别？ 你说的这些都不是三家的技术差别，深度学习框架都有，图像视频处理技术和人体识别、手势识别都可以做。您没了解到，计算机视觉技术本质上差别并没那么大，但是要做成系统产品那就另当别论。&/p&&p&&br&&/p&&p&5、&/p&&blockquote&● 依图在智慧城市、安防、医疗、金融、领域都有自己的产品落地，尤其是在医疗领域，智能辅助诊断系统已开始规模化的商用落地。&br&● 旷视成立六年以来，一直在做人脸识别的事，从图中也可看出，公司产品在人脸识别和图像识别领域较有建树，且近两年已有商业落地场景，如支付宝的刷脸支付等。&br&● 总体上看，整体上看商汤和旷视产品偏技术，而依图则偏商业应用。&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&不止依图，题主提到的旷视、云从、商汤每家都有产品落地，核心关键不是看你有落地，也不是一直在做人脸，而是你&b&一直在做的落地是否能产生足够的收益，以及市场是否足够大&/b&。&/p&&p&比如AI医疗影像化，比你想象的更难做营收，但不代表资本不会进入，风险投资重在高风险高收益。&/p&&p&&br&&/p&&p&6、&/p&&blockquote&● 从估值来看（未算依图C+轮），显然商汤和旷视的30亿美元高于依图的10亿美元。&br&● 从融资速率来看，商汤为10亿美元/年，旷视为6亿美元/年，依图为2.5亿美元/年，可见商汤的发展势头更猛。&br&● 从融资策略来看，旷视有阿里的连续注资，在后期数据资源战中更有潜力。&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&估值和融资不能代表公司和业务发展速度，上文已经说明。&/p&&p&&br&&/p&&p&数据资源优势更是无稽之谈，旷视是蚂蚁金服注资，不是阿里，依图也有云峰基金注资，也是阿里系的。如果我告诉您阿里意图少量战略注资商汤，玩资本游戏，那这种优势更不成立。从这个角度看，云从的数据资源来源于银行和公安的联合实验室，这看上去更合规，更有优势。&/p&&p&&br&&/p&&p&7、&/p&&blockquote&三家公司目前的盈利模式大多是以技术接入服务盈利，依图应在医疗系统方面应有不错盈利。&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&以SDK做技术接入服务能拉拢合作伙伴，但是盈利能力羸弱，盈利主要来自公私有云部署及其它方面。虽然投资人很多水平不高，不过您以为投资人都是傻子么，做个技术接入盈利就值得投那么多钱进去？&/p&&p&&br&&/p&&p&8、&/p&&blockquote&● 商汤科技还是着力计算机视觉技术的提供商，保持源头技术的持续创新和领先，并加紧与上下游的协作。&br&● 旷视科技则重点在金融、安防领域、城市综合大脑的布局；因此旷视和商汤的业务重合度进一步提升，竞争进一步加剧。&br&● 依图科技则重点发力智慧医疗领域，且布局较早，已初步建成该细分领域的数据壁垒，与上面两者的业务重合度并不高，因此在未来发展上空间更大，潜力更大。&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&源头技术是个笑话，每家都有自己的核心技术，不可能你先用你牛逼，别人永远不能超过你。&/p&&p&&br&&/p&&p&深度学习基础理论和框架本质是国外的舶来品，国内主要是在大框架下构建自己的技术体系。&/p&&p&&br&&/p&&p&依图现在的支柱业务是安防，和其它旷视、云从都有较大的利益冲突，医疗这块也有很多强力竞争者，并且先发不一定是优势，您听说过“跟随战略”吗？&/p&&p&&br&&/p&&p&我理解现在企业为了炒作估值和融资需要一些噱头和数据来支撑，但不应该成为主流，更多的应该是踏踏实实做产品、做落地，真正的改变社会生活。&/p&&p&&br&&/p&&p&总结一句，知乎，应该在自己所了解的领域发表见解，希望不忘初心。&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&创投行业相关，必须匿名。&/p&&p&over&/p&
这位同学的回答一开始还一本正经的引用其它数据资料，一旦涉及到行业内详情的时候就只会忽悠了，明显对业内业务趋势不了解，回答也和问题不符。 别人问的只有2个，算法，产品。你乌拉拉一大堆，还基本没答到点上，槽点不少，比如以融资速率来判断一个公司的…
&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-2a3bff308b0c4e5cf7475_b.jpg& data-rawwidth=&1200& data-rawheight=&666& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1200& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-2a3bff308b0c4e5cf7475_r.jpg&&&/figure&&h2&1、微信超级Bug&/h2&&p&&b&大家好，给大家介绍一下，这是Bug：&/b&&/p&&figure&&img src=&http://pic1.zhimg.com/v2-d09a852ebc6b38e0dad43c_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&1080& data-rawheight=&1920& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1080& data-original=&http://pic1.zhimg.com/v2-d09a852ebc6b38e0dad43c_r.jpg&&&/figure&&p&应该有很多Android的用户熟悉上面这图。&/p&&p&（本文同步发布于：&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.52im.net/thread-.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&52im.net/thread-1099-1-&/span&&span class=&invisible&&1.html&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&）&br&&/p&&h2&2、事件背景&/h2&&p&国庆前几天，微信Android大量用户反馈接收或发送类似“15。。。。。。。。。。。。。。。”信息会导致微信聊天界面卡死，程序崩溃。这对微信来说是很严重的事情啊，一时半会反馈也铺天盖地的过来，我们得知这个问题后，第一时间对这个问题进行了紧急修复并在两天内覆盖了全网大部分用户，最终这个问题得到了解决。追根溯源，毫无疑问这锅开发小弟来背，这次不能冤枉了产品MM哈哈。&/p&&p&与此同时，很多热心的网友也开始分析原因，25号当日就有行内大神通过ANR日志和反编译debug，一步步推敲出此次ANR的根源，给出了卡死的原因。请受小弟一拜，实在佩服佩服！&/p&&p&详情可参考链接：&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//androidwing.net/index.php/243& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&androidwing.net/index.p&/span&&span class=&invisible&&hp/243&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&&b&下图是网友分析结果图：&/b&&/p&&figure&&img src=&http://pic2.zhimg.com/v2-dcdae936c220d9b01414d_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&1606& data-rawheight=&824& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1606& data-original=&http://pic2.zhimg.com/v2-dcdae936c220d9b01414d_r.jpg&&&/figure&&p&根据该网友的推敲，此次卡死的真正原因在于：“这个wwk是始终等于0的，也就是不满足while内部的dVar2的置空条件，也就造成了while死循环”。这里具体怎么做到动态反编译的？&/p&&p&这个知乎的回答很详细：&a href=&https://www.zhihu.com/question/& class=&internal&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&zhihu.com/question/6582&/span&&span class=&invisible&&8771&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&h2&3、真正原因揭晓&/h2&&p&真正的原因确实如网友分析的，主要是卡在了这个while循环里面，这个循环的主要作用是将当前文字内容按具体的规则进行断句排版，见下图。&/p&&figure&&img src=&http://pic2.zhimg.com/v2-a8ec9e5b0b90905ecfc51_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&603& data-rawheight=&26& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&603& data-original=&http://pic2.zhimg.com/v2-a8ec9e5b0b90905ecfc51_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&因为dVar2且dVar2.getText一直不为空，一直满足这个条件，所以造成死循环。&/p&&p&&b&而dVar2这个值为null的条件取决于下面这个函数：&/b&&/p&&figure&&img src=&http://pic4.zhimg.com/v2-bcf379d954dc7faabfdaa123_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&292& data-rawheight=&98& class=&content_image& width=&292&&&/figure&&p&“i4”变量实际是断句算法返回截断的实际位置，dvar2.getLength()实际是当前行的文字长度，这里因为断句算法的bug，造成了”i4”这个变量一直返回0，而当前行文字长度dvar2.getLength()是&0的，所以这个dVar2永远不会被赋值为空。&/p&&p&&b&继续追根问底：是什么原因造成断句算法一直返回0呢，实际上断句算法是调用了以下这个函数：&/b&&/p&&figure&&img src=&http://pic2.zhimg.com/v2-a027da90358b9abe0fdb783d422a9fcd_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&2038& data-rawheight=&334& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2038& data-original=&http://pic2.zhimg.com/v2-a027da90358b9abe0fdb783d422a9fcd_r.jpg&&&/figure&&p&该函数返回了一个对象a其包含两个参数，一个是断句的位置（a.wwk），及断句后的文字长度(a.width)，主要是因为在判断换行的时候，因为考虑到标点符号不应该位于行首这条规则，需要将当前行最后一个非标点符号截断到下一行，而截断受另外一条规则限制，截断不可以为英文或者数字，这导致“15。。。。。。。。。。。。。。。”最后返回截断的位置为0，并将结果返回，所以才产生了死循环，造成这个bug。&/p&&h2&4、那么问题来了&/h2&&p&很多网友也开始讨论，为什么要自己排版，放着好端端的系统TextView不用？到底好在哪里？效果是怎么样的？&/p&&p&不着急，诸多问题的来龙去脉得容小弟一一道来。&/p&&h2&5、为什么有这个需求？&/h2&&p&实际上，世界上大部分需求都源于用户。这需求还得得益于之前有几个用户会反馈说“微信Android的聊天气泡好像没有iOS的美观，比较死板”。这个问题也引起了我们的关注。&/p&&p&&b&那事实是否如此呢？我们对iOS和Android进行了对比，如下图：&/b&&/p&&figure&&img src=&http://pic4.zhimg.com/v2-019e1e49c28dfb01f3aa84ab0e33c64f_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&1492& data-rawheight=&1306& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1492& data-original=&http://pic4.zhimg.com/v2-019e1e49c28dfb01f3aa84ab0e33c64f_r.jpg&&&/figure&&p&从效果图看，iOS确实比Android好看了些，至少最右边并不会有多余的padding这么明显，简单来说多余的padding产生的原因是气泡宽度受屏幕大小的限制，所以这里TextView即是气泡有了最大的宽度限制，当剩下的空间不足以容下一个字符时，系统排版会选择自动换行，导致了这个问题的产生。&/p&&h2&6、又一个问题&/h2&&p&那么，iOS的排版是否就是完美的呢，其实仔细观察并非这样，从上图可以看出，除了Android，iOS也会有这种问题，那就是气泡中的文字左右参差不齐。&/p&&p&一开始我们怀疑，会不会是微信应用本身使用该组件不当的原因造成，而非系统组件的问题。于是乎，在手机上，我们随便找了一些热门app，仔细对比，同样的问题依然存在。&/p&&p&&b&知乎：&/b&&/p&&figure&&img src=&http://pic3.zhimg.com/v2-7c1fdba3bdeb06ea8b199a6_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&440& data-rawheight=&779& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&440& data-original=&http://pic3.zhimg.com/v2-7c1fdba3bdeb06ea8b199a6_r.jpg&&&/figure&&p&&b&掘金：&/b&&/p&&figure&&img src=&http://pic2.zhimg.com/v2-8e30e21727bfa4db2271_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&443& data-rawheight=&774& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&443& data-original=&http://pic2.zhimg.com/v2-8e30e21727bfa4db2271_r.jpg&&&/figure&&p&&b&支付宝：&/b&&/p&&figure&&img src=&http://pic3.zhimg.com/v2-d448e65aa53dbf183ff12_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&440& data-rawheight=&766& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&440& data-original=&http://pic3.zhimg.com/v2-d448e65aa53dbf183ff12_r.jpg&&&/figure&&p&等等。。。&/p&&p&而且除了移动端，pc端同样也有诸类问题。结合上面这些对比，确实市面上大部分应用都存在这个问题。通过这次反馈，我们也开始在思考能不能在移动客户端的文字排版上做得更人性化一些，体验上更好？。就这个问题，我们找了设计的同学一起探讨，认为确实有这个必要。于是就开始有了下一步。&/p&&h2&7、排版要怎么排？&/h2&&p&对于文字排版，这容易让人想起，“我的（word）哥”，微软对于这款应用，有没有一些文字左右对齐的手段或者方案可以参考呢？&/p&&p&&b&下图为word的左对齐效果，也就是Android的TextView默认对其方式：&/b&&/p&&figure&&img src=&http://pic4.zhimg.com/v2-326a2d9e6ee9dafd33963_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&600& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&http://pic4.zhimg.com/v2-326a2d9e6ee9dafd33963_r.jpg&&&/figure&&p&&b&下图为word的居中‘硬’对齐效果：&/b&&/p&&figure&&img src=&http://pic2.zhimg.com/v2-cc35a36155_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&480& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&http://pic2.zhimg.com/v2-cc35a36155_r.jpg&&&/figure&&p&&b&下图为word的居中‘软’对齐效果：&/b&&/p&&figure&&img src=&http://pic4.zhimg.com/v2-82ff478aa358b_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&600& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&http://pic4.zhimg.com/v2-82ff478aa358b_r.jpg&&&/figure&&p&从这种效果上看，“软对齐方式”更美观，体验最好。于是我们能想到的就是动态调整字间距的方式来实现这种效果（word也是这么实现的）。&/p&&p&那既然要动态调整字体间距，是不是可以一味的这么做就可以？答案当然不是，如果这么做就像‘硬对齐方式’一样，显得过于生硬了。&/p&&p&我们就这个问题跟设计组的同事进行讨论，通过他们的调研及尝试，得出了一个合理的方案，那就是最多允许有一个英文字符宽度的调整范围，将调整的宽度平均分配到当前行每个字符中去，对用户来说影响是最小的，同时也保持了一定的美观。&/p&&h2&8、实践自定义排版&/h2&&p&对于Android来说，实现这条规则并不难，要么是改造系统TextView，要么自己写个自定义view实现文字排版及渲染，最后我们采用了后者这个方案。&/p&&p&&b&原因在于：&/b&&/p&&p&系统TextView真正排版及绘制的逻辑不在其本身，而是交给三个继承了Layout的子类负责，分别为StaticLayout、DynamicLayout、BoringLayout，我们更常用的是StaticLayout，它只负责静态的文字处理，关于各自Layout的区别，这里了就不展开讲了。系统TextView并没有暴露接口去代理它们。当然没有接口不意味着做不到，我们完全可以通过反射等手段代理它，但其实这么做的话，代价是比较大的。&/p&&p&&b&原因有三：&/b&&/p&&blockquote&&b&1）其一：&/b&从Android 2.3到Android 8.0，TextView的代码虽说变化不会很大，但从Layout来看，实现的逻辑或者接口也好都有所变更，如果通过这个方式，代理的兼容性会是一个问题；&br&&b&2）其二：&/b&TextView堪称Android最复杂的一个组件之一，几个Layout逻辑代码的复杂程度很高，自己实现所有的Layout接口，本身就是一件复杂且工作量很大的工作；&br&&b&3）其三：&/b&实际上自己实现一个Layout，基本上就实现了一个显示组件，排版和渲染都是要处理的，所以这样实现的意义不大，甚至反而不灵活。&/blockquote&&p&&b&回归正题，我们对系统TextView的规则进行对比，最后我们确定了以下几条规则：&/b&&/p&&blockquote&&b&1、&/b&最多允许有一个字母字符宽度的来调整字间距；&br&&b&2、&/b&对于标点符号尽量规避不出现在行首；&br&&b&3、&/b&对于英文单词或数字不截断排版。&/blockquote&&p&&b&于是我们开始进行简单的demo实现。效果如下图：&/b&&/p&&figure&&img src=&http://pic1.zhimg.com/v2-bedf415bc020070ccca14_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&719& data-rawheight=&595& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&719& data-original=&http://pic1.zhimg.com/v2-bedf415bc020070ccca14_r.jpg&&&/figure&&p&对比优化前的效果，确实这么做效果是明显的。但仔细观察，还是会发现，对于一些特殊的中文全角符号（如，《》（）【】等）因为有多余的padding存在，放在行首和行末也会导致参差不齐的效果。&/p&&p&&b&于是我们多增加了一条规则：&/b&&/p&&p&对一些常见的有多余padding的全角符号位于行首或行末时，默认减去多余的padding来达到更好的对齐效果。&/p&&p&&b&最后的优化效果，如图：&/b&&/p&&figure&&img src=&http://pic2.zhimg.com/v2-691e9c912e23f32a0a650bbfc2c60ad9_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&850& data-rawheight=&453& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&850& data-original=&http://pic2.zhimg.com/v2-691e9c912e23f32a0a650bbfc2c60ad9_r.jpg&&&/figure&&p&最后一张是应用了4条规则的效果图，整体文字的对齐效果比系统默认的排版改善了不少。&/p&&h2&9、问题又来了&/h2&&p&那既然效果是不错的，是否存在其他问题？确实如此。&/p&&p&&b&9.1 小语种处理问题&/b&&/p&&p&因为微信对小语种是支持的，对于一些特殊的小语种，如泰语，阿拉伯语等，泰语的排版方式并非简单的横排，字符与字符之间是有上下关系的，而对于阿拉伯语，是从右往左排列的。如果只是按上面所讲的几个规则，那么排版后的效果肯定是不合理的。&/p&&p&考虑到小语种存在多样性，排版规则不统一，而且使用小语种用户比例小，但也不能让其排版错误不管，所以对于这种情况，我们通过一个简单的正则表达式去匹配是否属于能处理的字符串范围内，这就是为什么有网友分析”15。。。。。。。。”这个事件时，一开始会怀疑是正则匹配耗时造成的。&/p&&p&&b&下图为该网友的分析：&/b&&/p&&figure&&img src=&http://pic1.zhimg.com/v2-187abb5a519aeaaa25f0e723fb84cff8_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&1668& data-rawheight=&546& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1668& data-original=&http://pic1.zhimg.com/v2-187abb5a519aeaaa25f0e723fb84cff8_r.jpg&&&/figure&&p&而实际上，这个简单的正则表达式，如该网友测试的一样，处理起来很快，基本都在1ms内，对性能的影响可忽略。通过正则去判断后，如果是可处理的字符串则应用上面的规则进行排版，如果是特殊的字符串，则用系统的TextView代理显示。&/p&&p&&b&9.2 适配率问题&/b&&/p&&p&既然小语种的问题可以解决，但这里又产生一个问题，现网上的用户， 使用特殊字符的频率多高？这问题直接关系到我们这个排版组件的适配率，也就是对用户体验改善多少？在我们看来，一般人并不会发些奇奇怪怪的符号在微信里面，所以能应用上这个排版规则的应该占大多数。当然这里只是猜想，如果这样确定可行性也太草率了。&/p&&p&&b&于是我们针对这个问题，进行了一轮灰度，灰度的结果如下：&/b&&/p&&figure&&img src=&http://pic4.zhimg.com/v2-feeed2cbadf_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&1352& data-rawheight=&316& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1352& data-original=&http://pic4.zhimg.com/v2-feeed2cbadf_r.jpg&&&/figure&&p&通过这次灰度，现网用户能应用上该组件适配的情况达到了预期的结果。&/p&&p&&b&9.3 性能问题&/b&&/p&&p&如果该组件的性能跟系统相差太多，甚至严重影响帧率，造成用户卡顿，这当然也是不可取的。我们针对这个问题，进行了本地的自动化帧率测试及与系统TextView进行函数间的对比。&/p&&p&&b&下图是实验数据：&/b&&/p&&figure&&img src=&http://pic4.zhimg.com/v2-0abc09cbff6af1c4b573e727_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&1348& data-rawheight=&646& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1348& data-original=&http://pic4.zhimg.com/v2-0abc09cbff6af1c4b573e727_r.jpg&&&/figure&&p&&b&得出结论：&/b&&/p&&blockquote&&b&从微观上：&/b&通过函数进行对比，CellTextView对比系统TextView性能稍差2倍，主要差距在于绘制文字时需要单字调整间距；&br&&b&从宏观上：&/b&CellTextView对实际帧率的影响较小，用户无明显感知性能变差。&/blockquote&&p&通过以上的尝试及灰度结果来看，做这个事情其实是很有意义的，那么最后也敲定下了这个优化方案。&/p&&h2&10、事件结尾&/h2&&p&整个需求的来龙去脉就是这样子的，其实梳理这个过程的来龙去脉来，一来可以让自己不断反思该过程存在的一些问题，二来呢，因为本次bug确实对大家造成了不好的影响（真的是深感歉意啊！），可以让大家清楚这个事情是怎么发生的，至少大家不会卡得不明不白的。&/p&&p&写代码万万要小心谨慎，考虑周全啊。这次痛定思痛，吃一堑，长一智吧。愿天下的程序统统没有bug。对，统统没有！&/p&&p&&b&最后贴上一张优化后的效果图：&/b&&/p&&figure&&img src=&http://pic4.zhimg.com/v2-ebf_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&565& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&http://pic4.zhimg.com/v2-ebf_r.jpg&&&/figure&&p&文章写得不好的地方，望见谅，大神莫喷莫喷。小弟我要背锅去面壁了。&/p&&p&（原文链接：&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s%3F__biz%3DMzAwNDY1ODY2OQ%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3Da035e9017037aadda05dc0c0d89d8e29%26chksm%3D8334cce2b44345f4daa52dafbb788f6a057f761b7ac27c72f8fc44d2%26scene%3D0%26key%3Df9fabc5dedd0c7927975eccb7bff4dac0eb0a44c9596a62cfcd0d7ebd1aa0e41b%26ascene%3D0%26uin%3DMTQ5NTk2Nzc0Mg%253D%253D%26devicetype%3DiMac%2BMacBookPro11%252C1%2BOSX%2BOSX%2B10.11.6%2Bbuild%%26version%3Dnettype%3DWIFI%26fontScale%3D100%26pass_ticket%3Dp9Zv3opdXbHtKXDftXhREoQV1SlWXBh22NBDpO%252BYYKSQVnHLiEtB0%252BvShWZwO8h4& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&点此进入&/a&）&/p&&h2&附录：更多微信、QQ技术文章汇总&/h2&&p&&b&[1] 有关QQ、微信的技术文章：&/b&&/p&&blockquote&《&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.52im.net/thread-.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&微信团队披露：微信界面卡死超级bug“15。。。。”的来龙去脉&/a&》&br&《&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.52im.net/thread-.html& class=& wrap external& 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&p&创业公司向成熟公司组织形态的演变，历经了一系列架构、制度和人员设计。为了对宏观理论到具体方法做详细解析，本文分为以下几个部分进行：&/p&&p&&br&&/p&&p&一、怎样才算“大公司”？&/p&&p&二、初创公司和“大公司”的组织架构有何不同？&/p&&p&三、组织架构变更的具体工作是什么？&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&一、怎样才算“大公司”？&/b&&/h2&&p&&br&&/p&&p&&b&1/误区：公司大了，就是“大公司”&/b&&/p&&p&判断什么才算“大公司”，其实是解决公司组织架构转型节点的问题。&/p&&p&很多公司领导者约定俗成的认为，只要公司超过一定人数、达到一定规模或实现一定利润就算是“大公司”了，其实这是一种误读。&/p&&p&举个例子，国内某上市公司，虽然凭借一块老业务的稳定流水带来符合上市条件的现金流，但是新业务却始终在大规模的“折腾”。在这种情况下，公司组织结构几乎一年一调，各部门的高管频繁更换。最严重的一次，COO出走，导致整个团队推倒重来。甚至如同GE这种全球瞩目的巨无霸公司，也还谈不上达到了架构稳定的状态。&/p&&p&因此，“大公司”的科学定义是公司内部走向成熟、稳定的状态，它并不是一个绝对概念，至少和公司的规模和名望无关。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&2/方法&/b&：&b&波士顿矩阵&/b&&/p&&p&判断公司是不是走向成熟，需不需要架构调整，我们可以参照波士顿矩阵（BCG Matrix）来判断。上图：&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-7ca5e53a140123ecfef16a9b432d279f_b.png& data-rawwidth=&495& data-rawheight=&399& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&495& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-7ca5e53a140123ecfef16a9b432d279f_r.png&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&熟悉市场营销的伙伴们都知道，波士顿矩阵针对的是产品结构，我们将它看作分析广义上公司产品业务状态的工具。&/p&&p&如图所示，波士顿矩阵将企业所有产品从销售增长率（图中纵轴）和市场占有率（图中横轴）角度进行再组合，各以10%和20%作为区分高、低的中点，由此将坐标图划分为四个象限，依次为Stars（明星产品）、Question marks（问题产品）、Cash cows（‘现金牛’产品）、Dogs（‘瘦狗’产品）。&/p&&p&其中，“现金牛”产品代表那些已经进入成熟期的“老业务”。其销售量大、利润率高、而且由于增长率低也无需增大