举个例子。finger是一款做音乐教育的软件，专门做音乐教育、教吉他。此时用户下载APP之后，能不能持续地打开APP？结果发现，此时该APP的新手留存数据并不好，因此他们便分析用户、做测试，并提出了一个假设。他们发现，所有使用过节拍器的新用户留存程度远高于其他用户。因此他们做了一个简单的实验，即将节拍器功能放至首页，并做了一定的定向，让新用户可以快速看到这个功能。之后，该APP的留存提升效果十分明显。
在线职业教育的流程也偏难，比如一位产品经理购买了如何做产品规划、研发同学购买了如何写Java等这一类的课程。此时，留存和复购都很低。因此课程运营的同学被拉进流程里。现在在线教育行业都会做私域运营，该公司便将购买了某节课程的人全部拉到企业微信群，让课程运营的同学每天督促他们写作业，这有点像是班主任或老师的角色。而此时，复购和留存提升得十分明显。综上，当产品不行时，可以考虑将运营同学拉进来。
再举一个例子。彼时有一个专门负责金融APP开户流程的产品经理，其核心KPI便是绑卡和开户流程的转化率。
将这相关流程进行拆解：下载APP——开屏——打开首页——找到绑卡/开户的点击按钮——提交银行卡，设置密码……
有一位产品将开屏的数据进行拆解，发现其中的流失率很高。十个人里，可能将近有三四个用户在开屏还没彻底展示结束时便流失了。这个流失数据是以30天为周期来进行计算的。的确，生活中有很多场景，都有可能造成开屏过程中用户的彻底流失。
还有一种情况，即“崩溃”。不知道有多少产品经理知道ANR这个数据指标？有多少人知道你的APP的崩溃率是多少？
友盟有一款产品专门负责性能监控，可以让产品经理知道一些基础的数据，比如用户的机型、地域等等。与此同时，我们也可以提供真机对APP进行测试。
再分享一个案例。车来了是一款专门做公交出行的产品。该产品的部分客户投诉至客服部门，说产品很卡、很慢，此时研发进行排查。而我们做了一个相对直接简单的功能，即当用户投诉时，我们直接输入用户的账号ID对其进行定位，查明他的卡顿情况大概发生在哪些页面，是真的发生崩溃还是其他情况，其后让研发进行排查。
那么如何解决这些问题？现在移动端用户的沉默比例还是相对较高，因此我们也提供了大量的工具服务。
比如push场景，push其实是一个很好的拉活存量用户的手段，但是有些产品可能会对用户造成频繁骚扰，因此我们和许多客户共创，联合达摩院等做了算法上的合作，推出了国内首款智能推送。
如图，便是我们帮助某一电商在某一地区做618大促，基于智能推送所达到的效果。
