通过以上公式将商品归一化数据进行测算最后通过加权方式将商品通过不同维度进行排序。 我们以类型为例（脱敏数据仅供参考） 类型的所有商品 最终排序结果： 主推商品依旧置顶靠前 其他商品根据加权值进行排序 额外发现个异常商品需针对性的进行展开分析（本文不展开讨论） 列表页中常常伴随显示头图和价格所以排序时也要注意下视觉效果和价格因素 通常功效型护肤品的用户画像以女性为主若商品区分男性用或女性用且权重相当则根据用户画像以女性为主 六、数据与结果复盘 最终经过一个月的数据收集与等待最终结果如下：原橱窗页面人均停留时长为.优化目标为以下实际结果为【提升.%】浏览效率。
原橱窗页面次均停留时长为优化目标为以下实际结 阿尔及利亚电报筛选 果为.【提升.%】浏览效率。 小结：原有的目标设定相对保守本次优化策略高效落地在数据层面有明显的提升。 七、总结 精细化运营的核心之一是多元的数据分析角度以及将数据价值最大化。
而获取到重要数据则离不开埋点的设计与开发。看似是需要消耗大量资源和时间的事但是通过得到的数据能够更加准确的洞察用户行为从而为产品和运营提供决策依据。 通过这次的优化最终将用户对商城的访问效率提高了.%这就是精细化运营中的一小部分。
另外通过一次分析能够沉淀很多其他有价值的资产帮助产品、运营提供迭代思路。
在产品侧根据数据情况通过对竞品分析归纳出角度的迭代方向。其中包括很多小细节比如如何提示、滑动交互、更多维度的数据埋点等。