响应式网页设计需要考虑的5大预算因素

响应式网页设计需要考虑的5大预算因素

响应式,响应式网站,响应式网页设计,网页设计首先,我想以一个真实的事例开始今天的主题。曾经有一个网站项目,在建设初期并没有把移动设备考虑在内,但是在随后的设计过程中,大约有80%的客户会问这样一个疑问:网站在iPad上面的显示效果会是怎样?面对整个问题,整个开发团队开始慌了手脚,于是整个项目的时间表需要重新制定,预算也跟着增加,而且最终做...
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网站分析高级细分连载之新老访客细分

网站分析高级细分连载之新老访客细分

网站分析,网站分析高级细分,高级细分对新老访客的细分应该是在网站分析中最常用的分析方法了。新访客与老访客在访问网站前,对网站的认知程度和访问目的不同,因此这两个不同访客群体在网站内的行为和转化完成度上会有很大差别。 例如:一个电子商务网站,很多新访客可能会浏览“会员申请页”或“快递费用页”;而老访客就没必要再去查看这类页面,他们可能会更...
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KISSmetrics:如何改进网站的跳出率

KISSmetrics:如何改进网站的跳出率

KissMetrics,崩失率,网站分析,跳出率崩失率(跳出率)是网站分析的一个重要指标,一般而言,用户如果只访问了你网站的一个页面就跑了,那么你要好好反思你的内容是否是用户所需要的,你的内容是否跟用户想匹配,还有就是你的站点体验够不够好 下面这张信息视图解读了跳出率的定义,已经影响跳出率的因素,以及如何改进  ...
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深度观察:改变时尚产业的六大数字趋势

深度观察:改变时尚产业的六大数字趋势

数字趋势,时尚产业,深度观察在高度紧张的社会现实中,时尚产业看起来还是按照自己惯有的步伐不紧不慢地前进着,其实不然。短短几年间,时尚产业不仅赶上了时代的大潮流,还借助最新的技术、理念等完成了蜕变。按照德国超级名模海蒂·克鲁姆的说法,时尚产业就跟技术一样:“今天,你站在前沿;明天,你就落伍了”。Bukop.com今天就同大家分享时尚产业的最...
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腾讯QQ大数据:机器学习建模问题中的特征构造方法

腾讯QQ大数据:机器学习建模问题中的特征构造方法

场景分析,时间序列,机器学习,特征工程,特征筛选,腾讯QQ大数据导语 在机器学习建模问题中,合适特征的构造对于模型的性能至关重要,看到很多同学介绍特征工程,包括特征的预处理和特征筛选等,这些非常重要,但是特征预处理和特征筛选的前提是要有基础特征,而这些特征从哪里来,又如何构造?现在总结一下在推荐系统中比较通用的特征构造方法。...
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信息图:Google分析的未来展望

信息图:Google分析的未来展望

GA,信息图,信息视图,网站分析Google分析工具GA无疑是世界上最流行的网站分析工具,但接下来GA所能做的不仅是这些。下面这张信息视图来自GA峰会的最新消息,带我们一窥GA接下来所拥有的强大功能: 1、统一分析:下一代的分析平台将用新一代的协议,用户ID和用户维度 2、线上和线下监测:GA将不仅用于网页分析,它还能够追踪到线...
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2014年8月德国电子商务网站Top10流量分析

2014年8月德国电子商务网站Top10流量分析

德国,德国电子商务网站,电子商务,网站 一.德国Shopping类网站排名(前10位) 1.Ebay.de(拍卖) 2.Amazon.de(百货) 3.Otto.de(购物) 4.Zalando.de(服饰) 5.Idealo.de(购物) 6.Hm.com(服饰) 7.Ikea.com(家居) 8.Amazon.com...
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2013年敦煌网流量分析

2013年敦煌网流量分析

敦煌网,敦煌网流量分析,流量分析 1. 流量趋势: 1)整站流量 网站整体流量在2013年有明显提升,尤其在7月份以后。 2) 搜索流量: 2013年6-8月,在美国的搜索流量明显下降,9月有所恢复。但是巴西、西班牙和俄罗斯这三个区域的流量一直是处于上涨的趋势,其中巴西搜索流量最高。 2. Dhgate网站流量在各区域...
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做市场分析的最佳方式

做市场分析的最佳方式

做市场分析,做市场分析的最佳方式,最佳方式一位读者问哪一种方式更好:是自上而下的分析还是自下而上的分析?以下是你需要知道关于两者的事情。 亲爱的杰夫, 我们开发出一款新产品,并即将把它推向市场,我们需要为我们的商业做一个市场分析。哪一种预测方法更好:自上而下的分析还是自下而上的分析更好? ——根据要求姓名不便透漏。 了解市场规模,...
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网络营销效果衡量的核心指标及我们用什么样的逻辑思考(1)

网络营销效果衡量的核心指标及我们用什么样的逻辑思考(1)

效果衡量,网络营销,网络营销效果衡量,网络营销效果衡量核心指标【内容提纲】 1. 核心二字其实并无统一的标准,甚至核心与否也并非必须。用什么指标完全取决于你的目标。 2. 设定指标的逻辑:Traffic、Engagement、Conversion、Retention。 3. Traffic指标的定义、逻辑和解读。 【正文】 首先...
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