广州天河区GrowingIO增长黑客培训班

    2023-07-18发布, 次浏览 收藏 置顶 举报
  • 上课班制:

    随到随学

  • 授课时间:

    业余时间

  • 授课对象:

    想学习的学员

  • 网报价格:电询    课程原价:电询
  • 咨询热线:400-998-6158
  • 授课地址:广州市天河区东圃一横路23号时代TIT广场1号楼时代创立方
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学习黑客技术有什么前景

网络安全 只要是人写的代码就有漏洞,没有不存在漏洞的系统,只有没有发现漏洞的系统。这个行业目前是形势很好,算是朝阳产业了。发展空间大:在企业内部,网络工程师基本处于“双高”地位,即地位高、待遇高。就业面广,一多能,实践经验适用于各个领域。增值潜力大:掌握企业核心网络架构、安全技术,具有不可替代的竞争优势。当然有前途。如今可是网络时代。就业工作岗位众多网络安全专业毕业生就业的岗位较多,可以在计算机科学与技术、信息通信、电子商务、互联网金融、电子政务等领域从事相关工作。

活动推广数据分析

公众号在活动推广过程中


由于无法区分用户来源,从而很难把握活动效果,导致很多微信营销人员只能通过微信关注人数与取消关注的人数来粗略衡量营销效果。这时,其实你可以把参数二维码利用起来,根据需求生成永久或临时二维码,可设置不同的扫描回复内容,即可统计到二维码的扫描数及关注转化率。

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比如


某广告公司在三个地铁站广告位投放广告,并附带三个不同的公众号带参二维码,一个月后便可以初步对比出哪个地铁站扫描二维码人数较多,哪个投放效果**好,之前无法把握的事情,现在全部都可以用数据说话。

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课程大纲

指标体系搭建
理解商业模式没你想的难
什么是指引业务发展的北极星指标?
用 OSM、UJM 搭建用户指标体系
指标体系搭建案例实操
如何进行数据归因
Growing lO 数据看板初识
Growing lO 业务看板搭建操作演示,场景演练搭建你的业务数据看板
用户留存,认识用户留存与两个核心关键点,留存分析的基础分析与进阶分析,认识活跃用户,运用留存价值矩阵提升活跃用户留存,运用 HOOK 模型提升活跃用户留存,新用户如何定义,新用户留存三部曲,用户留存实战案例拆解Growing lO 留存功能基本操作演示Growing lO 留存功能的典型应用场景场景演练业务场景下的留存分析实操
用户转化
从完整价值路径出发开展转化分析
如何追踪漏斗优化效果
流失用户去了哪儿?
LIFT模型优化落地页案例拆解
Growing lO 漏斗分析功能基本操作演示
场景演练 业务场景下的漏斗分析实操
获客与裂变。渠道投放与分析的起点:用户旅程,六大用户接触点的分析与度量
如何运用数据分析找到投放优化点,渠道投放效果评估与投放策略制定小程序的推荐分享如何分析与提升小程序的渠道获客评估Growing lO 获客分析功能基本操作演示,场景演练:业务场景下的获客分析实操
综合实战项目
实战项目:某美妆*数据指标体系搭建项目实战
实战项目:某食品零售*留存分析项目实战
实战项目:某酒店*转化分析项目实战
实战项目:某在线教育*渠道获客分析项目实战
毕业项目答辩
实战项目:某服装零售*数据指标体系搭建项目实战
实战项目:某零售百货公司留存分析项目实战
实战项目:某房产平台转化分析项目实战
实战项目:某零售电商公司渠道获客分析项目实战

工程开发技能

应用程序接口


一键将 Airbnb 房屋信息同步到 Craigslist
Craigslist 是美国著名的第三方交易发布平台,类似中国的58同城,拥有海量用户,但是该平台并未对外提供 API 。Airbnb 当时还处于早期阶段,急需大量流量。他们的工程师通过研究 Craigslist 的发布机制,通过逆向工程方式将 Airbnb 房屋发布信息同步到 Craigslist。通过这个新方法,Airbnb 获取了大量的免费流量,用户数也有指数级增长。

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A/B 测试


经验主义并不可靠,尤其是面对多种模棱两可的方案时,比如某个按钮是用红色还是橙色。这个时候解决此类问题**好的方法就是进行 A/B 测试。简单说来,让一部分用户使用方案 A,另一部分使用方案 B,然后通过数据观察对比来选择方案。对文案进行 A/B 测试37Signals 为了提升产品注册页面的转化率,对其进行了A/B测试。方案A(上)和方案B(下)不同之处在于页面文案,分别是『Start a Higrise Account』(开启一个高回报的账户)和『30-day Free Trial on All Acounts』(30天免费试用)。数据显示,后者的注册转化率比前者高30%。

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数据全面化

  • 学历指导 

    维度对比分析
    影响转化的原因多种多样,有可能是菜单设置问题,有可能是各个地区的运营活动影响,有可能是因为不同渠道进来的用户质量不一。我们需要通过维度的对比分析,找到用户流失原因,才能找到优化的方向。真正厉害的漏斗是支持多维度的下钻对比的:你可以点击不同维度下所有的选择,进行不同的对比。

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  • 模拟面试 

    用户分群对比分析
    除了不同维度的细分对比,还可以有更进阶的操作。对不同群体的用户做对比分析,不仅可以基于维度,还可以基于不同的用户行为。比如,30 天内点击过 2 次 A 功能的用户,7 天内连续互动的用户等,以此为维度创建对比漏斗,可以下钻到更细致的地方,以此对比2个不同用户分群的转化情况。

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