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《用户行为流产品化设计》
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用户行为流产品化设计
📚 共计 30 章节
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01
行为流概述
什么是用户行为流,为什么需要产品化设计,行为流在产品中的价值。
产品思维
入门
02
核心概念
事件、用户、会话、属性、时间戳的定义与关系。
基础
数据模型
03
行为流建模
如何用状态机模型描述用户行为路径。
建模
状态机
04
数据采集层
前端埋点、后端日志、SDK设计原则。
采集
SDK
05
事件设计规范
事件命名、参数结构、版本管理。
规范
治理
06
用户身份识别
ID映射、匿名用户与登录用户关联。
身份
ID
07
会话管理
会话开始/结束定义、超时策略、跨设备会话。
会话
跨端
08
行为流存储
时序数据库选型、分区策略、数据压缩。
存储
时序
09
实时流处理
Kafka/Flink架构、窗口计算、延迟处理。
实时
流计算
10
行为流分析
漏斗分析、路径分析、留存分析。
分析
漏斗
11
用户分群
基于行为流的动态分群、RFM模型应用。
分群
RFM
12
行为流可视化
桑基图、用户旅程图、热力图。
可视化
桑基图
13
A/B测试集成
行为流驱动的实验设计、指标计算。
A/B
实验
14
异常检测
行为流中的异常模式识别、告警机制。
异常
告警
15
隐私与合规
GDPR/CCPA下的行为流设计、数据脱敏。
隐私
合规
16
行为流API设计
RESTful接口、GraphQL查询、限流策略。
API
GraphQL
17
客户端SDK
iOS/Android/Web SDK架构、离线缓存。
客户端
SDK
18
服务端SDK
多语言支持、异步上报、重试机制。
服务端
异步
19
行为流质量保障
数据校验、去重、完整性监控。
质量
监控
20
行为流治理
元数据管理、血缘追踪、数据字典。
治理
血缘
21
行为流与推荐系统
基于行为流的协同过滤、序列推荐。
推荐
协同过滤
22
行为流与搜索
搜索行为流分析、Query理解优化。
搜索
Query
23
行为流与广告
广告归因、频次控制、转化追踪。
广告
归因
24
行为流与运营
自动化营销、触发式推送、生命周期管理。
运营
自动化
25
行为流与增长
北极星指标拆解、增长飞轮设计。
增长
北极星
26
行为流与AI
行为序列预测、用户意图识别、LLM结合。
AI
预测
27
行为流成本优化
采样策略、存储降本、计算资源管理。
成本
优化
28
行为流产品化
从数据到产品、功能模块设计、用户体验。
产品化
设计
29
行为流平台架构
微服务设计、高可用、灾备方案。
架构
高可用
30
行为流未来趋势
隐私计算、边缘计算、实时个性化。
趋势
前沿
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