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如何最大化客户生命周期价值?APMDR 模型在袋鼠云的落地实践

相信大家都认可一个观点:不论是 To B 还是 To C,用户是企业的核心资源,是互联网产品中最重要的价值之一。因此,深入挖掘用户价值成为现在大部分企业运营的关键。 之前我们为大家介绍过如何利用 RFM 模型让企业聚焦于更有价值的用户,本文将为大家详细介绍用户生命周期模型 APMDR,以及「袋鼠云客户数据洞察平台」基于 APMDR 模型的落地实践。 APMDR 模型能够针对各类用户制定有效的运营策略提供科学依据,达到延长用户生命周期等目的,帮助企业进行业务生命周期的有效管理,真正实现数据赋能业务发展。 什么是 APMDR 模型? 用户的生命周期指的是用户从开始接触产品到离开产品的整个过程。用户的生命周期长短将直接影响产品与企业的营收,因此将用户生命周期科学地量化,在合适的时候做出合适的运营策略,从而延长用户的生命周期。 如上图所示,一般用户的生命周期主要分为5个阶段:获取期、提升期、成熟期、衰退期。对于不同时期的客户,客户为企业带来的利润不同,对应的运营策略也有所不同。 我们需要根据每个用户在不同阶段的特性进行用户的生命周期划分,再依据不同时期的用户定制不同的运营策略,这时候,就轮到 ...

米哈游大数据云原生实践

近年来,容器、微服务、Kubernetes 等各项云原生技术的日渐成熟,越来越多的公司开始选择拥抱云原生,并开始将 AI、大数据等类型的企业应用部署运行在云原生之上。以 Spark 为例,在云上运行 Spark 可以充分享有公共云的弹性资源、运维管控和存储服务等,并且业界也涌现了不少 Spark on Kubernetes 的优秀实践。 在刚刚结束的 2023 云栖大会上,米哈游数据平台组大数据技术专家杜安明分享了米哈游大数据架构向云原生化升级过程中的目标、探索和实践,以及如何通过以阿里云容器服务 ACK 为底座的 Spark on K8s 架构,获得在弹性计算、成本节约以及存算分离方面的价值。 01 背景简介 随着米哈游业务的高速发展,大数据离线数据存储量和计算任务量增长迅速,早期的大数据离线架构已不再满足新场景和需求。 为了解决原有架构缺乏弹性、运维复杂、资源利用率低等问题,2022 年下半年,我们着手调研将大数据基础架构云原生化,并最终在阿里云上落地了Spark on K8s + OSS-HDFS 方案,目前在生产环境上已稳定运行了一年左右的时间,并获得了弹性计算、成本节约以及存...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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