好物推薦優惠情報

不管是老手媽媽還是新手媽媽都看這邊！我們都知道所有的產品裡，小朋友的商品應該是最難選的

小朋友長得又快，過了一個時期又瞬間抽高，怎麼選是一門很大的學問了，也可以避免買錯捶心肝~~

因為網路很發達，臉書又這麼普及媽咪買東西更是方便，尤其媽咪一定會到很多親子網站或是親子社團去了解產品的優缺點

不過看了這麼多網站真真假假的資料，【Kori Deer 可莉鹿】動物嬰兒毯安撫毯豪華禮盒-粉長耳兔(彌月禮滿月毛毯保暖毯冷氣毯寶寶被四季毯童襪)是我在看到最多人推薦的好物

對於我這個精打細算的好媳婦好媽媽來說，真是太棒囉！

通常有在關注相關婦幼產品的媽媽，不用考慮了，這款是我花有夠多時間才彙整出來的好物，不怕比較的啦

很多媽咪也都大推這款產品，真的很值得入手！

到貨速度也很快，光這一點就大推了！

所以我個人對【Kori Deer 可莉鹿】動物嬰兒毯安撫毯豪華禮盒-粉長耳兔(彌月禮滿月毛毯保暖毯冷氣毯寶寶被四季毯童襪)的評比如下

質感：★★★★

使用爽感：★★★★☆

性能價格：★★★★☆

趁現在宅經濟發酵，大家又很保護小朋友不隨意出門，網購就變成媽咪們在家的興趣了~

而且廠商優惠只在這個時候~~

不然被掃光了也只能怪自己速度不夠快～下次記得手刀加速啊!

詳細介紹如下~參考一下吧

完整產品說明

豪華禮盒內容物:
1.Kori Deer 可莉鹿超柔軟動物嬰兒安撫毯 - 100%聚酯纖維，76*76cm
2.美國Frenchie Mini Couture小公主圍兜(粉) - 表層100%純棉，內襯為加厚聚酯纖維
3.芭蕾女伶寶寶襪 - 棉、彈性纖維；0~24個月適用









 

品牌名稱

包裝組合

• 禮盒

商品規格

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熱點新知搶先報

想必做過數據分析的同學一定接觸過很多分析方法，比如漏鬥法，同期群，A/B測試等等。並且由於不同版本的演繹，造成了分析方法種類繁多，令人眼花繚亂，甚至高深莫測。其實真不用把分析方法看的太高大上了，所有的分析方法總結起來就兩種：分類和對比，分類和對比，分類和對比，重要的事情說三遍，並且大部分的分析方法都是這兩者的結合 為什麼說數據分析就是分類和對比呢？ 拿我家娃來舉例子，我家娃3歲多了，他現在就會用分類和對比來做數據分析了。一天媽媽給他拿了一塊大白兔奶糖和一塊德芙巧克力，問他選哪個，小傢伙猶豫了1分鐘，最後選了德芙巧克力；第二天媽媽給他拿了兩塊大白兔奶糖和一塊德芙巧克力，問他選哪個，小傢伙又猶豫了1分鐘，但這次他選擇了兩塊大白兔奶糖。 其實這兩次選擇的過程，小傢伙都做了分類和對比。他首先把奶糖和巧克力分成了兩類，並沒有混為一談，否則就不會猶豫那麼長時間了。然後再去做對比，第一次對比的結果是，一塊奶糖不如一塊巧克力好，所以選擇了一塊巧克力；第二次對比的結果是，兩塊奶糖是要比一塊巧克力好的，所以選擇了兩塊奶糖。大家看看，一個3歲的小孩都是會做數據分析的。當然，實際業務中的分析方法確實更加複雜，但歸納起來，也是這兩個方法的演繹。我們先來看看最基礎的對比分析和分類分析是如何應用的： 對比分析 對比分析顧名思義就是將兩個或兩個以上的數據進行比較，分析它們之間的差異，從而發現數據的變化情況和規律。對比分析法分為靜態比較和動態比較兩類，用來判斷某個數據是好還是壞，以及某幾個數據之間的差異性。 對比分析怎麼比呢？一般在數據分析中我們可以從這樣幾個角度進行對比 時間對比：同比、環比、變化趨勢 空間對比：不同城市、不同產品對比 目標對比：年度目標、月度目標、活動目標 用戶對比：新用戶vs老用戶、註冊用戶vs未註冊用戶等 競品對比：渠道、功能、體驗和流程、推廣和收入 分類分析 分類分析就是把分析對象總體中具有不同性質的對象區分開，把性質相同的對象合併在一起，保持各組內對象屬性的一致性、組與組之間屬性的差異性，以便進一步運用各種數據分析方法來揭示內在的數量關係，最終目的是為了方便對比，所以經常和對比分析法一起用 分類分析一般有以下幾種分類方法： 不同時間分組：日、周、月、年等 不同產品類型分組：產品屬性；產品區域 不同用戶類型分組：人口屬性（性別、年齡）；客戶價值；消費頻次 不同渠道分組：線上渠道、線下渠道；付費渠道、免費渠道 案例 ：在分析某App的留存率的時候發現有下降趨勢，為了更好的定位問題所在，對不同渠道的留存率進行了分組分析，通過分析發現留存率降幅明顯的是IOS渠道和應用市場渠道，且因為這兩個渠道的用戶量占比最大，應該對於整體留存率的影響最大；再通過對這兩個渠道的訂單完成情況分析，發現接單情況對留存的影響最大，對於完成訂單接單時間越長留存越差，對於發布訂單未接單率越高留存越差。所以，目前應該提高接單率以及提升完成訂單的時效性。 了解了最基礎的分類和對比分析法，下面我就從分類對比的角度去幫助大家理解數據分析常用的5個方法：轉化漏斗分析、同期群分析、AB測試、用戶來源分析、矩陣分析 轉化漏斗分析 ... 轉化漏斗分析是最常用的一種模型，也是增長黑客理論的基礎。特別適合有交易型的業務 最典型的例子就是電商行業。獲得了多少新用戶（瀏覽），多少用戶被激活（註冊），多少用戶還來光顧網站（留存），多少用戶購買了產品（收入），多少用戶幫助推廣（傳播）。漏斗主要幫助我們解決在哪個環節用戶的流失最多 轉化漏斗也是一個分類對比的過程。分類是把用戶的行為過程分成了5個步驟，對比是看用戶在哪個步驟中流失嚴重。比如用戶在註冊的階段流失嚴重，推測是不是註冊過程太繁瑣，體驗太差導致的，我們就可以對癥下藥。 同期群分析 ... 同期群（cohort）分析在數據運營領域十分重要，特別是看產品改版後用戶整體的留存情況。防止在一個時間點改版後，用戶留存率大幅下降卻沒有察覺。 所謂同期群分析方法，也就是將用戶按初始行為的發生時間進行劃分為群組（即同期群）。然後對處於相同生命周期階段的用戶進行垂直分析，從而比較得出相似群體隨時間的變化的差異。通過比較不同的同期群，可以從總體上看到，用戶表現是越來越好，還是越來越差。從而驗證產品改進是否取得了效果 這個模型的分類是按照時間窗口來分，對處於相同生命周期階段的用戶進行分類；對比就是比較不同群的用戶，在相同生命周期階段，表現有何差異。橫向分類，縱向對比 案例：9月份新增用戶10萬人，10月份新增用戶15萬人，但9月份新增用戶的30日留存用戶為1萬人，10月份新增用戶的30日留存用戶也為1萬人，哪個月的運營業績更好呢？ 通過同期群分析，我們可以發現9月份和10月份新增用戶的留存用戶是相同的，那麼9月份的留存率更高，從用戶質量角度考慮，9月份的運營成果更好，從有效用戶角度考慮，2個月的運營成果相同，從新增用戶角度考慮，10月份的運營成果更好。 同期群分析的目的在於透過現象找到結果，以時間維度建立同期群，除按時間維度考慮，也可以對來源渠道等維度建立同期群。 AB測試方法 ... 精益數據分析的主要思想之一，是不要一開始就做一個大而全的產品，而是要不斷做出能小而精的功能或者策略，並進行快速的驗證。那如何快速驗證呢？主要方法就是AB測試 比如：你發現漏斗轉化中有環節用戶流失嚴重。假設是商品價格的問題，那麼策略就是改變定價。但策略是否正確，要看真實的用戶反應，於是採用AB測試。一部分用戶看到的是老價格，一部分用戶看到新價格，若策略管用，看到新價格的用戶應該有更好的轉化。那麼就可以根據結果來確定是否採用新的價格。 這裡的分類就是把用戶分成實驗組和對照組，對比是什麼呢？就是這兩組用戶後期的表現。通過對比兩組用戶的表現來判斷產品功能或者營銷策略是否有效 用戶來源分析 ... 隨著流量紅利的消失，我們對獲客來源的重視度變高。如何有效的標註用戶來源，至關重要。傳統分析工具，渠道分析僅有單一維度，要深入分析不同渠道不同階段效果，SEM付費搜索等來源渠道和用戶所在地區進行交叉分析，得出不同區域的獲客詳細信息，維度越細，分析結果也越有價值 這裡的分類就是就是不同的用戶來源渠道，對比是各個渠道的投入產出比，進而決定在哪個渠道加大投入，在哪個渠道縮減開支 矩陣分析法 矩陣分析法是指根據事物（如產品、服務等）的兩個重要屬性（指標）作為分析的依據，進行分類關聯分析，找出解決問題的一種分析方法，也稱為矩陣關聯分析法，簡稱矩陣分析法。在做資源分配的時候非常有用 矩陣分析法在解決問題和資源分配時，可以為決策者提供重要參考依據。先解決主要矛盾，再解決次要矛盾，這樣有利於提高工作效率，並將資源分配到最能產生績效的部門、工作中 ... 常見的矩陣分析法有波士頓矩陣，SWOT矩陣等，這裡就簡單說一下波士頓矩陣模型，它主要思想就是在一個企業內，通過研究產品的市場占有率和產品市場增長率，把企業現有產品劃分為不同的四種類型(明星，金牛，問題，瘦狗)，其實它也應用來組合分類的思想，比如上面這張圖就是根據兩個維度「需求增長率」和「市場占有率」的組合把用戶分成了4類，這樣能夠一目了然的確定主次矛盾，進而進行資源優化 筆者從業數據分析多年，整理了10G的數據分析學習資料包，需要的朋友轉發收藏本文，後臺私信我「資料包」即可獲得！

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文章來源取自於：

每日頭條 https://kknews.cc/n/jaopn5q.html

MOMO購物網 https://www.momoshop.com.tw/goods/GoodsDetail.jsp?i_code=6726850&memid=6000007380&cid=apuad&oid=1&osm=league

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