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10亿用户的微信表情指标体系是如何构建的？( 二 )


四、如何构建微信表情的指标体系
1. AARRR模型
AARRR分别代表了五个单词 ， 又分别对应了产品生命周期中的五个阶段：

  1. 获取（Acquisition）：用户如何发现（并来到）你的产品？
  2. 激活（Activation）：用户的第一次使用体验如何？
  3. 留存（Retention）：用户是否还会回到产品（重复使用）？
  4. 收入（Revenue）：产品怎样（通过用户）赚钱？
  5. 传播（Refer）：用户是否愿意告诉其他用户？

10亿用户的微信表情指标体系是如何构建的？
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2. OSM方法
比如整体的微信表情的目标我们希望可以提高表情的发送活跃, 让更多的人都能够使用表情去沟通, 去表达来代替干巴巴的文字, 所以我们就可以将这个目标通过osm 方法进行拆解
10亿用户的微信表情指标体系是如何构建的？
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以微信表情作为例子：
10亿用户的微信表情指标体系是如何构建的？
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五、数据指标体系异常监控
每一个数据指标的波动都可以通过下面的方法进行拆解
10亿用户的微信表情指标体系是如何构建的？
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  • g(t)：趋势函数 ， 拟合时间序列中非周期性变化 ， 判断序列处于上升或下降趋势；
  • s(t)：周期性变化 ， 周期性包括每周、月、季节等变化趋势；
  • h(t)：变点 ， 潜在的具有非固定周期的节假日及变点对预测值造成的影响；
  • ?(t)：噪声项 ， 表示未预测到的随机波动 。
通过上面的拆解就可以把指标的变化波动归结为下面的几个图
10亿用户的微信表情指标体系是如何构建的？
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通过模拟数据分析师日常的分析视角 ， 可以对指标体系中一个核心序列进行拆解 ， 组合使用Prophet对每一个子序列进行建模预测 ， 只要指标体系在设计上符合逻辑 ， 通过自动化的监控可以达到迅速定位异动原因的效果 。
本文由 @陈友洋 原创发布于人人都是产品经理 。 未经作者许可 ， 禁止转载 。
【10亿用户的微信表情指标体系是如何构建的？】题图来自Unsplash ， 基于CC0协议 。


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