APP买卖的事情——蒂烨大数据科技（广州）有限公司拥有丰富的技术研发、广告运营，营销推广、企业管理经验。
并且，快手每天将超过20%的流量分配给了真正能产生高质量内容的创造者，而这些内容在过去一年里增长了三倍多。也就是，未来快手很有可能成为一个带有“优i质”标签的内容平台。
除视频内容外，快手还在去年增加了对公域流量的分发，除了考虑如何增加曝光外，还考虑
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APP买卖的事情——蒂烨大数据科技（广州）有限公司拥有丰富的技术研发、广告运营，营销推广、企业管理经验。
并且，快手每天将超过20%的流量分配给了真正能产生高质量内容的创造者，而这些内容在过去一年里增长了三倍多。也就是，未来快手很有可能成为一个带有“优i质”标签的内容平台。
除视频内容外，快手还在去年增加了对公域流量的分发，除了考虑如何增加曝光外，还考虑到被曝光的内容是否有价值，以及是否真的受到用户的喜爱，基于这个原因，去年观看直播的用户数量增加了50%。
同时，为了优化生态环境，快手在今年修改了私域流量分配机制。将以往“粉丝量 X转化率 X内容质量(用户观看时间，直播互动指标)改为“粉丝量 X转化率 X内容质量 X”改为“粉丝量 X转化率/拉黑) X粉丝价值(粉丝数/转化率/拉黑)”
这其中，长期价值取向、长期主持人粘性、商业价值对流量分配的影响越来越大。
例如，将来，即使一位主播有很多粉丝，但只要粉丝经常举报该主播，或认为其内容质量下降，将直接影响该主播未来的播出、发视频以及私域页面能够获得的流量。
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仅仅取悦顾客而不讨好用户的产品通常会变成一个失败的产品，因为在推行中会被排斥和抵i制。
使用者是直接接受产品或享受产品功能的人，决定产品的细节，但不能左右方向，也不决定根本。
仅仅取悦用户不喜欢的产品，要么死机，要么叫好不叫座，至后黯淡收场。
想象一下，一种产品的用户体验很好，但用户在购买产品后被吸引进来后，后续的服务跟不上，如人工客户永远接不上、物流等半个月没到货等等。大多数客户都是直接做差评的，不会给下一次机会。
但另一方面，用户体验较差，客户体验较好，这种情况下，用户可能很难被吸引，但转化为客户后会感觉很好，比如看视频网站的广告一、二分钟就会转成客户后觉得很爽，钱
消费者区别于顾客(买主)，这点我比较认同周鸿祎的观点，顾客更多的是购买产品或服务，或一小部分交互，用户交互，不仅在于交易这个环节，更在于更前后端的使用，不仅是交易这个环节，更是交易环节。
使用者是更广泛的“顾客”来源。
定基比值
基准比率=(报告期水平=某一固定期水平×
指报告期水平与一定时期水平的比值，反映企业在一定时期内的总体发展速度。
上述三种对比分析虽然各有千秋，但都可以相互结合，为资料分析趋势提供必要的支持。
请考虑站点数据：
仅从绝i对值数据来看是远远不够的，通常企业的决策层、产品部门或运营部门需要研究一个月、一个季度的业绩，观察这些指标的变化趋势，同时与上个月、去年同期、某个基点的数值进行对比，从而明确这些数据背后的业绩表现。因此，年、月、月、基比便成为数据趋势分析的重要手段。
例如，3月份网站的日平均自然搜索流量与2月的日自然搜索流量进行对比。
将两期数据进行对比，可以很直观地看到数据的增减。并且计算出相应的“月月增长率”，就可以迅速确定两期数据的变动幅度。
网站平均每日自然搜索流量在2020年3月与2019年3月的每日自然搜索流量进行对比。月度数据旨在减少季节或行业周期对数据的影响，对于淡季明显的行业尤其适用。
例如，将2019年全年的每日自然搜索流量作为基点，将2020年每个月的每日自然搜索流量与这一数据进行对比，就会明显超越2019年平均水平。
对数据进行精细划分是数据分析技巧的核i心思想之一，它可以帮助企业实现客户流量的几何级数增长，运营能力成倍提高，服务能力显著提高。
分析数据时，如果想要得到更i准确的结论，就需要对数据进行进一步的细化，因为在对一些复杂的数据进行分析时，可能会忽略一些关键的数据细节。在此，精化必须进行多维度分解。
常用的拆分方法如下。
分时：观察不同时间段的数据，看数据是否产生了变化。通过对一家餐饮店的早上营业数据和下午的营业数据进行对比，可以分析不同时段的顾客流量变化。
各渠道：通过不同渠道与用户观察产品，了解数据是否产生变化。比如，网站通过分析用户点击页面和链接转到用户，可以得到不同渠道用户的转化率。
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