数极客 2大升级 持续引领用户行为分析
发布时间：2019-07-16 08:57:40 所属栏目：政策 来源：互联网
导读：作为行业领先的用户行为分析厂商，数极客也在倾力践行增长黑客和数据驱动增长策略，在同业其他厂商花费数万元获取一个付费客户时，数极客用不到友商1%的成本获得大量客户，这也使得数极客可以为客户提供更高性价比的产品。
|
济南站长网（http://www.0531zz.com）了解到自数极客创立以来，先后首创研发了：5大热力图分析、表单填写行为分析、用户行为录屏、无埋点采集与前后端代码埋点混合采集等数十项用户行为分析模型与技术，相关产品功能被行业内众多友商跟随，在数极客成立三周年之际，近期又对产品进行了系列更新，为所有客户提供了【15种用户行为分析模型】与【性能提升20倍】等重大升级。
升级一、数据分析与处理性能提升
亮点 1. 底层数据处理模块性能提升20倍
数极客用户行为分析大数据据平台的消息处理中间件经过采用C++重构后，性能得到巨大提升，单线程QPS足足提升了近20倍，内存消耗减少50%。
亮点 2. 数据实时查询引擎版本升级
数极客升级了底层数据查询引擎Druid，实现更稳定的Kafka索引服务，优化了数十项数据查询性能处理模块，数据查询性能提升200%，数极客作为Druid的深度用户，为Druid开源社区提供了众多优化及贡献。
注：Druid是一个开源的分布式数据存储。Druid的核心设计结合了OLAP 实时分析数据库，时间序列数据库和搜索系统的创意，为运营分析创建了统一的系统。Druid将3个系统中每个系统的关键特性合并到其注入层，存储格式，查询层和核心架构中。Facebook、Ebay、PaypalAirbnb、阿里巴巴、美团、优酷、知乎等知名互联网企业均在其核心系统中应用Druid。
升级二、数据分析模型全面升级
亮点 1. 发布第14种用户行为分析模型-间隔分析
数极客间隔分析模型通过任意两个行为之间的时长间隔分析，可以掌握用户完成转化的效率，分析用户体验是否存在问题。
例如： 用户从首次访问到注册之间的时长，可以帮助我们掌握用户注册转化所需的时长分布。 互联网金融理财平台的用户注册到完成首次投资行为所需的时长分布。 电商平台用户在首次购物与第二次购物之间的时长分布。
通过掌握以上行为间隔时长数据，可以帮助我们分析用户的关键行为间隔时长，结合数极客独有的6大转化率提升模型进一步分析用户体验存在的问题，并通过产品与营销策略的优化提以相应缩短间隔时长，从而提升用户的转化效率。
亮点 2. 发布第15种用户行为分析模型-用户属性分析
使用数极客用户属性分析模型，可以更全面的掌握用户属性画像全貌，为精细化运营提供更精准全面的用户分布数据。
亮点 3. 用户活跃粘性分析模型升级
升级后，不仅可以定义单个用户行为的活跃用户分组，还可以选择多个行为事件作为活跃标准。
例如：可以设置用户同时完成提交订单和完成支付事件为活跃用户。
亮点 4. 用户留存分析模型升级
原有的留存分析模型仅可以选择留存行为，升级后，可以选择留存的起始行为和后续行为，因此可以更精准的定义用户留存特征。
例如：将起始行为和后续行为都定义为提交订单，即可分析用户持续购买的留存用户数据。 （编辑：52站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |