本文主要是介绍ch6 用户行为数据驱动增长实战，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
ch6 用户行为数据驱动增长实战
在前面五章的铺垫过后，这一章列举了四个案例。不同案例在业务对象，行业等属性上都有所区别，与前文基于用户行为数据的数据分析方法论相互论证，在不同的用户群体和行业之间，各个案例的介绍，是对前文的补充，同时可以对各个实例进行比对，迁移至其他业务中。
第一个例子欧冶云商，其显著特征是B2B平台，欧冶云商首先锁定了钢厂使其主力用户，为钢厂赋能。显然，这里B端用户其实是广义的“用户”，其行为也是由具体的个人来实现。“小欧帮买”主要借助A/B测试，对页面以及流程进行了优化，而关于搜索优化，事实上只是指出了优化的方向以及评价方式，而具体实现，不是本书关注的地方（我下去了解了解）。
第二个例子是好好住的增长实践。这个案例相比最为接地气，但也实属难得，公司在组建了增长团队后，从头脑风暴开始，评估、测试最终上线，分享了一个垂直类应用如何通过用户行为对APP的功能或者页面进行优化改进。
第三个例子是“中原C管家”，这个小程序虽然被划分至“私域”这个范畴下，我认为这个小程序“与众不同”的地方，还是在于二手房交易从“人对房“向”人对人“的转变，这个转变可以帮助公司节省”推广“费用，而事实证明，在结合一些用户行为的专题分析后，这个小程序的活跃量和留存率均领先于同行。这个例子没有很重的”用户行为分析“，至少文章中介绍不多。
第四个例子是酷开网络，其实就是电视机的操作系统，也就是把一般安卓端应用搬到电视上。该案例相比前三个，与前文的”理论“相对最为贴合，该案例将OSM、UJM等方法用于公司超级用户（也就是核心用户吧）的增长和维护。该案例分析了较多的框架上的内容，具体到用户分层的实际操作方式，没有具体介绍，但是通过其”交叉推荐模型“示意图，对其大致思路有了些许了解，或许可以在以后业务中进行再来体会各个行为特征的内涵。
感谢胖里的这一次组织，这本书中提出了自己的方法论，对于这些”理论“的迁移还需要更多地体会；而一些具体的方法，比如FRM、A/B测试等，通过该书可以加深认识；最后就是观察各行各业的”用户行为分析“实践，将其中有奥妙的部分与自己工作结合可能是长期的过程，以后还是会常常回来看这本，相信每一次阅读都会有新收获~
这篇关于ch6 用户行为数据驱动增长实战的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
