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  • 精彩回顾 REVIEWS

    内容精华 CONTENTS

    《数据驱动从方法到实践》

    神策数据联合创始人 & CTO 曹犟

    数据可以驱动决策和产品智能,需要建立一个从数据采集、建模、分析到反馈的完整数据闭环。数据采集包括客户端数据、业务端数据、第三方数据以及线下数据,要把 “大、全、细、时” 的原则落实到用户行为、用户数据、业务运行数据、内容数据等数据类型上,数据采集是一切数据应用的根基;建模中最重要的是数据模型的选择,以及储存和处理;而分析与反馈无法分割,用实际场景解释如何做数据分析、如何根据分析结果直接反馈以及反馈时的核心内容。

    《数据时代下的营销变革》

    奥美集团数据分析总监 王泽蕴

    首先,营销环境发生巨大变化,变化使数据环境更加成熟、可以获取的数据维度更加繁多,要从多视角深究这种变化。第二,用实际案例向大家展示如何用数据化思维方式,帮助品牌解决具体问题。

    《产品设计与用户增长》

    最美应用创始人 & CEO 马力

    马力老师:ASO 的 5 种打法:第一,把用户研究与基础优化紧密结合,寻找有效关键词。第二,品牌大促,做好最后一公里的争夺。第三,关注竞争对手,灵活调整投放策略。第四,推广关键节点,做好应急预案。第五,深入研究作弊行为,做好安全防范。

    《消费者全渠道精细化运营方案》

    神策数据分析师 朱静芸

    神策数据分析师朱静芸《消费者全渠道精细化运营方案》中介绍精细化运营的重要概念 “闭环” ,详解从用户分层-活动策划-内部承接-技术和产品-数据分析-策略积累的闭环全流程。

    《数据分析与场景实践之“坑位运营”》

    神策数据分析师 薛创宇

    神策数据分析师薛创宇在《数据分析与场景实践之坑位运营》的分享围绕坑位运营起源、数据分析与坑位运营、如何进行坑位运营、实践案例四个方面。他指出坑位运营的目的是流量价值最大化,详解坑位运营中的难点以及如何正确坑位归因,并围绕内容优化、坑位优化两方面来进行坑位运营提供方法论, 同时辅以大量实践案例。

    《数据分析与场景实践之“个性化推荐” 》

    神策数据架构师 房东雨

    神策数据架构师房东雨 《数据分析与场景实践之“个性化推荐”》 介绍了推荐的主要场景、推荐的流程和方法等干货,强调推荐不只是算法,更是一个系统工程。

    《数据分析之产品应用实践》

    神策数据业务咨询专家 徐美玲

    神策数据业务咨询专家徐美玲《数据分析之产品应用实践》介绍数据分析方法、数据分析融入业务流程的两大版块。第一板块中介绍了常用数据指标、分析类型和思路、数据指征及维度梳理等;在第二版块中介绍数据分析与业务流程的融合策略,包含需求阶段、产品设计、效果验证、项目复盘、项目迭代等全流程。

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