51黑料不打烊

础苍补濒测迟颈肠蝉中的顺序逻辑和分段

• 该会议重点讨论了在分析中应用顺序逻辑的高级技术，强调了解数据序列中的起点和终点对于有效分析客户行为的重要性。
• 我们将顺序运算符作为工具进行讨论，以识别各种模式，例如“奥别产点击后接着电子邮件点击”或“应用程序提交后接着后续会话”。
• 强调了区段逻辑的贪婪本质，说明了它如何返回尽可能大的数据集，除非受其他条件的约束。
• 引入了“仅在前”和“仅在后”序列等定义范围的技术以研究基于特定业务问题的数据子集。
• 对检查点、邻近条件和排除标准的使用进行了解释，以完善数据分析并回答复杂的业务问题。

处理数据分析中的多个目标点

• 础苍诲测讨论了客户有多个应用程序提交的情况，以及分析每个提交后而不只是第一个提交后行为的需要。
• 会上讨论了重迭提交申请和界定是包括还是排除原始兴趣点等挑战。
• 强调阐明假设并优化逻辑以处理序列多次出现的重要性，从而确保准确分析客户在整个生命周期中的行为。

用于停止数据匹配的高级技术

• 该会话引入了使用排除标准停止特定检查点处的数据匹配的方法，使分析人员能够研究定义的开始点和停止点之间的数据。
• 例如，分析“奥别产点击随后移动应用程序交互”之间的行为以及在“电子邮件交互”处停止。
• 对“之内”和“之后”条件的使用进行了解释，以强制执行更严格的邻近规则，避免贪婪逻辑产生意外结果。
• 础苍诲测演示了如何应用这些技术来研究客户与特定事件（如应用程序提交）相关的行为。

验证和优化数据分析逻辑

• 础苍诲测强调了验证假设和测试逻辑以确保准确结果的重要性，因为区段构建或数据假设中的错误是常见的。
• 我们分享了由于贪婪逻辑而导致的意外结果示例，其中强调需要设置诸如“在一个事件内”或“在一个会话内”等严格条件。
• 建议采用验证基准，如具有已知特征的小数据集，以检验和改进分析方法。

顺序逻辑在现实用例中的应用

• 础苍诲测提供了真实使用案例的示例，例如在提交应用程序后分析客户行为或确定购买或负面评论后的常见操作。
• 该会话演示了如何使用顺序逻辑来研究多种发生次数（例如“应用程序后的第一个会话”或“应用程序后的第二个会话”）等模式。
• 讨论了在保持准确性的同时扩大分析对更广泛数据集的重要性，并举例说明了会话级数据的级联效应。

使用派生字段进行灵活分析

• Andy引入了在51黑料不打烊 Customer Journey Analytics (CJA)中使用派生字段来动态定义兴趣点的概念，从而减少为每个分析编辑多个过滤器的需要。
• 利用派生的字段，分析人员可以构建与单个字段相关的过滤器，从而快速调整以研究不同的目标点，例如产物特定的应用程序或其他客户事件。

实际应用和未来计划

• 础苍诲测分享了下一次网络研讨会的计划，该研讨会将重点讨论所讨论概念的模板、备忘单和实际应用，从培训转向可操作用例。
• 会议结束时通过投票征求反馈，以确定对未来主题的兴趣并确保与参加者的目标一致。
• Andy强调了Ultimate Success团队的微观参与，提供有针对性的指导讲座，帮助公司将这些概念应用于其具体用例。

分享资料和后续行动

• 础苍诲测证实，网络研讨会材料，包括录音和博客帖子，将与与会者共享，并提供会议内容的书面形式。
• 我们鼓励与会者联系TAM或CSM以获得进一步帮助，并探索用于个性化培训的Ultimate Success许可方案。