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优联互通:论APP开发后期维护的重要性!

2021年05月13日 11:34

优秀的手机APP依赖开发规划与后期维护,可以把企业想传达的内容随时随地传达给客户,不受限于时间空间,提升客户满意度,提高用户粘性,促进二次消费。相对应的,随着智能化科技的发展,手机APP市场竞争日益激烈,如果前期开发方向已经固定,那么后期运营的调整,就成为企业发展的重要突破点。


维护App主要对软件进行升级,根据反馈机制,对软件进行修改,来满足用户需求,提供更好的使用体验。平时的软件维护需要有专门的人员进行多次项目测试,在使用问题出现之前尽早发现,避免闪退、应用打不开等BUG,减少客流的损失,防止对企业口碑产生负面影响。

维护人员会定期与开发人员一起,优化项目功能架构,加固软件安全性能,防止黑客入侵,保护用户信息隐私安全,提防信息泄露。有时会策划一些活动吸引网民,引导用户使用App。


相较于开发成本,手机软件后期维护投入费用较低,最低价格每年大概在合同价的10%至20%左右,但服务周期长,尤其在软件升级过程中,如果产品功能出现严重错误或多次更新,需要加大投入的人力、物力、技术水平,必定会曾华额外成本。

后期维护效果好,可以提高App的运营质量,乘胜追击,才能快速崛起。带来的利益是不可估量的,对企业而言是比较划算的。如果不进行维护,那么则会因为没有下载率和使用量成为僵尸App,初期开发的投入都会打水漂。


总之,手机应用App后期维护是一件很重要的事情,其运营核心“留住客户”就注定它投入的精力必定多,找到像广东优联互通有限公司一样有实力的手机软件维护商非常重要。

优联互通的团队具有丰富的实践经验,不仅熟悉开发初期的框架搭建,后期的界面美化、功能更新、细节打磨,问题修复等也都有着优秀的处理能力,为合作伙伴提供更高的IT投资回报。如果需要进行手机应用软件方面的开发与后期维护,找优联互通是在合适不过的。


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2020年07月06日 11:16

小鹏汽车回应特斯拉:嘴上不感冒,行动在霸凌

4月25日,雷锋网获悉,前特斯拉员工、现小鹏汽车员工曹光植窃取特斯拉自动驾驶系统Autopilot的源代码一事有了最近的进展。据Bloomberg报道称:特斯拉要求法官对小鹏汽车施加压力,迫使其披露自动驾驶源代码,并上交硬盘中相关信息的法证图像,特斯拉甚至想让曹博士亲自站出来接受采访。特斯拉在证词上如此声称:"特斯拉,作为电动汽车和自动驾驶技术世界领导者,对小鹏汽车开发的任何技术毫不感兴趣,任何真正的机密信息只用于保护令下,仅指定律师能看到。”在小鹏的正式声明中表示,过去一年里小鹏汽车不隐瞒任何东西,一直努力协助该案调查。但至今没有任何证据显示小鹏汽车存在滥用特斯拉商业机密或其他不当行为。新智驾摘取了声明中的一些核心信息:1、小鹏汽车并非该案当事人(新智驾注:被告是曹光植)。一年多来小鹏向该案提供了大量协助,并主动提供了曹光植工作电脑的电子备份。此外小鹏汽车也允许特斯拉在法院的保护令下,接触截止2019年3月21日(即曹光植被特斯拉起诉之日)公司的源代码存储库以进行取证。3、从获悉该讼案件之日起,小鹏汽车就聘请了专业第三方机构进行法律调查取证。目前尚没有证据证明,任何特斯拉的源代码、商业机密或受保护的机密信息传到小鹏汽车公司及其系统。4、小鹏汽车在自动驾驶进行的全闭环自主研发成果已经在小鹏G3和P7上体现,且形成了一套完整的、具有差异化的自动驾驶技术体系。据悉,关于此次诉讼的听证会将于下个月在旧金山联邦法庭进行。曹光植一案来龙去脉作为自动驾驶领域的一大案,新智驾一直在保持高度关注。根据公开信息的披露,新智驾尝试还原这起自动驾驶诉讼案件的关键节点与双方分歧。这次纠纷的核心对象,是特斯拉的高级辅助驾驶Autopilot系统,同时这也是特斯拉自动驾驶技术的核心所在。新智驾整理了小鹏汽车的自动驾驶研发线和被告曹光植在特斯拉起诉的行为轨迹:2015年12月,小鹏汽车首款量产上市车型的XPliot2.5自动驾驶辅助系统研发方案确定。2017年4月24日正式入职特斯拉,工作期间主要担任“计算机视觉科学家”的职务。(这里双方并不存在时间线交集)2017年12月,XPliot3.0辅助驾驶系统研发方案确定。2018年12期间,曹光植返回国内,前往小鹏汽车总部面试并收到书面录用通知。(这里双方并不存在时间线交集)2018年12月28日-2019年1月3日,曹将特斯拉提供的工作电脑与其iCloud账户切断,并反复登陆特斯拉安全网络,删除其浏览历史期间删除超过12万个文件;同时于3日宣布辞职。2019年1月4日,曹入职小鹏汽车,成为汽车的“感知团队负责人”,主要负责“开发和交付用于生产汽车的自动驾驶技术”。两个月后,2019年3月特斯拉在美国起诉曹窃取自动驾驶商业机密。之后,在2019年7月的答辩状中,曹承认曾在2018年底向个人iCloud账户上传了包含Autopilot源代码的zip文件;但否认窃密,并表示没有将任何特斯拉自动驾驶相关商业机密转移至小鹏汽车,也没有为了新雇主的利益使用这些材料。所以,曹上传特斯拉Autopilot源代码至个人账户一事已经确凿无疑。但案件的纠纷在于,曹有没有向新雇主小鹏汽车提供这些材料,以及小鹏汽车有没有私下接触过这些材料。尽管不是被告,但小鹏汽车在2019年3月22日获知曹被起诉之后,就立刻接管了曹的工作设备作证据保全,并展开第三方发证调查,结果显示没有任何特斯拉的信息被转移到小鹏汽车的系统中。但,特斯拉拒绝相信小鹏汽车的说辞。在2019年11月与2020年1月,特斯拉曾两次向小鹏汽车发送法院传票,要求出示跟多的资料以便调查。而新智驾也在一份小鹏汽车撤销或申请保护令及MPA的动议文件中,了解更多双方存在分歧的内容。新智驾也对文件中的内容做了重点摘取。1、立案至今已经一年有余,虽然曹承认了特斯拉的部分指控,但小鹏汽车表示,特斯拉实际上并没有指控小鹏汽车有任何不当行为,也从未针对曹或小鹏汽车寻求任何临时或初步的禁令。2、在过去的一年里,小鹏汽车向特斯拉提供了广泛的信息,没有任何迹象显示小鹏汽车有任何不当行为。2019年8月12日,小鹏汽车提供了和曹的微信信息,以及曹与同事之间的电子邮件。小鹏汽车自愿向特斯拉出示了12,257页文件、曹的小鹏汽车笔记本电脑的法证图像。在特斯拉向小鹏汽车发出2019年11月的第一张传票之后,小鹏汽车总共制作了6,333页文件作为回应。3、2020年1月17日,特斯拉向小鹏汽车发出了第二份传票文件,双方达成了传票上16项请求中的10项协议,但仍存在分歧。其中最大的分歧在于:特斯拉要求小鹏汽车提供从2018年11月1日起为其自动驾驶汽车技术起草、测试或使用的"所有源代码"(即曹加入小鹏汽车、甚至开始与小鹏汽车面谈之前),包括所有修订、修复和更新。但小鹏汽车表示异议:“特斯拉没有任何基础直接审查小鹏汽车源代码。小鹏汽车的源代码高度保密,对小鹏汽车的业务至关重要。它是小鹏汽车自动驾驶车辆运营的核心,大量资源已用于创建该源代码,平均有70名工程师在两年多的时间里就这些代码进行了大量工作,至少花费了数千万美元来创建、维护和改进。它对小鹏汽车的价值是不可估量的。小鹏汽车始终将其视为高度机密,并且仅仅向必须使用它的员工提供。这根本不是公司会与任何第三方分享的东西,更不会向竞争对手提供。”小鹏汽车还指出,曹被提起诉后,就被小鹏汽车行政停职,进一步通知之前不得使用或触及任何小鹏汽车的相关账户/系统,同时也没收其个人和工作电子设备,剥夺了其访问小鹏汽车系统的所有权限。因此特斯拉的这个诉求不合理。但为了配合调查,小鹏汽车建议只出示曹从2019年1月14日开始工作期间小鹏汽车的源代码提交、修订和编辑的记录。到2019年3月21日,是其被停职前有权访问小鹏汽车源代码存储库系统的最后一天,并且无法访问小鹏汽车的系统。但特斯拉拒绝了这一建议,它认为,源代码信息"可能"已通过被摧毁的U盘(存有特斯拉资料)引入小鹏汽车。但没有证据表明,曹引入小鹏汽车的与此前被摧毁的U盘是同一个USB。小鹏汽车表示此前购买了多个相同的USB供工程师在工作时使用。此外,特斯拉还寻求小鹏汽车与2018年初针对张小浪提起的刑事案件相关的所有文件。特斯拉认为:张以前在苹果加州工作,使用类似的方法,挪用雇主的自动驾驶商业机密,并加入了小鹏汽车。这两种情况的相似性越大,两个案子纯属巧合的可能性就越小,而且更有可能是有计划、协调和蓄意安排的结果。但特斯拉的律师也承认,没有任何信息、任何事实或证据表明,张事件与本案的指控有任何关系或联系。总地来看,双方各执一词。特斯拉希望超越对曹的设备和工作产品的审查,并获得所有小鹏汽车高度敏感的源代码;同时和许多其他小鹏汽车员工工作电脑的完整取证图像。但小鹏汽车表示,已经反复和广泛地遵守特斯拉的合理取证要求,包括数千页曹与小鹏汽车的通信文件。然而,“"证明负面"并这不是小鹏汽车的责任或义务,而特斯拉继续无限度抛出新的无理由的、对曹博士(和小鹏汽车)做潜在责任推测的理论和假设。”无论如何,现阶段尚没有曹或小鹏汽车有任何不当行为的证据。至于双方会如何僵持胶着,新智驾会持续跟进。自动驾驶路线差异图无论特斯拉还是小鹏汽车,双方都表现出了对自动驾驶技术的极大重视。特斯拉Model3的热卖也佐证了辅助驾驶对于汽车销量的吸引力。作为国内新造车的第一梯队小鹏汽车也确实在努力地打造自己的自动驾驶系统,甚至不惜重金地投入,打造自己的视觉感知团队,建立端到端的闭环研发体系。从Model3和G3以及P7的传感器配置上来看:小鹏G3搭载12个超声波雷达、5个高清摄像头、3个毫米波雷达。小鹏P7搭载12个超声波传感器、5个高精度博世第五代毫米波雷达、13个自动驾驶摄像头、1个车内摄像头、高精度地图、高精度定位;还搭载了英伟达DRIVEXavier计算单元。特斯拉的配置则是8个摄像头,1个前毫米波雷达,12个超声波雷达。双方的传感器配置并不一样。在泊车方面,小鹏保留了泊车环视摄像头,给予超声波雷达和视觉融合来进行泊车识别,这对于国内场景来说非常重要。但特斯拉就没有配置环视摄像头。另一点是,在整个自动驾驶方案中,冗余环节是非常必须的。小鹏保留了供应商的冗余L2方案,全车有两套相对独立的传感器和控制系统。而特斯拉并没有冗余方案。在处理器环节,小鹏汽车采用的是英伟达和英飞凌的双处理器,分别负责来自XP和博世的传感器的感知处理,互为冗余。特斯拉则是采用自研的FSD处理器,实现对Autopilot的感知处理。从全局定位来看,小鹏汽车走的是高精度地图+IMU融合方案来实现1米以内的全局定位,具有国内的本土化特色。而特斯拉则是没有采用高精度地图。在小鹏看来,自建感知团队是掌握本土化场景的必要条件,而本土化之于小鹏无比的重要。自动驾驶产品总监黄鑫曾对雷锋网(公众号:雷锋网)新智驾说:“我们天天都在思考本土场景,这实在是太重要的,无论从体验的角度,还是从安全的角度,本土化都无比重要。”

2020年04月26日 14:14

互联网人必学的用户运营知识体系

前几天工作之余和朋友聊天,一个朋友问到该如何给公司下面小伙伴订立一个合理有效的KPI,指标是下载量?活跃数?内容贡献度?付费转化率?在这篇文章里给大家聊聊用户运营的知识体系。行文脉络拉新不管是用户运营还是产品运营,我都将新用户的获取作为第一个且为重要的步骤。伴随着互联网人口红利的消失,流量获取费用越来越高,拉新之前首先需要明白,你即将拉来的是目标用户吗?再来搞清楚如何获取他们。定义你的目标用户我在上篇文章曾经介绍过目标用户的重要性,那么如何定义你的目标用户呢?产品属性+人群属性图片来源于网络滴滴产品初始功能点是为了解决C端大众出行叫车不便问题,目标群体是有打出租车需求的出行人群;在B端为了降低司机空驶率,多挣外快的痛点,目标群体是出租司机。图片来源于网络OFO打着共享经济的旗号产生,OFO产品所解决的是短途用户开车拥挤,打车价格昂贵,走路又太远的痛点,开始的目标群体定位在校园,校园外的目标用户则是一线城市年轻上班族。如何拉取目标用户滴滴找到了目标用户,所以你可以经常在公交车站、出租车公司、偏僻郊区看到他们的身影,在这个第一阶段滴滴靠的还是地推手段拉取目标用户。而OFO目标用户相对年轻,一方面在线下大量铺放车子,引起大家好奇,另一方面通过公众号、微博进行线上的宣传推广。那么还有其他的哪些拉新手段呢?在这里我汇总了一些常用的拉新方法。总结找到我们的目标用户之后,根据漏斗模型就会涉及到用户运营接下来的几个步骤:留存、促活和付费。留存、促活、付费总结在我看来,留存、促活和付费三者是息息相关的,留存率高,参与产品的持续使用的人才会多,导致活跃用户和付费用户才会多;而促使用户活跃的一些手段同样可以提高留存率,转化付费的用户也会多;而产品付费的制定也一定程度上影响着用户的留存率和活跃度。流失用户流失用户,是指那些曾经使用过产品或服务,由于对产品失去兴趣等种种原因,不再使用产品或服务的用户。留存的第一点我想说的是如何定义用户的流失。这点很重要,比如购物类型的产品是在一定时期内没有打开产品了?还是在一定时期内没有消费记录?一定时期是一周还是一个月?UGC、PGC类型的产品,用户是多久没有内容贡献了?还是没有打开内容,点赞、分享、打赏?而资讯类的产品,用老用户多久未登陆访问了?对于流失用户的界定依照产品服务的不同而标准不同,根据目标用户行为维度,然后用户活跃、流失的关键维度,再进行流失判定。留存用户首先我们要搞清楚,用户为什么会流失,这个时候需要建立流失的预警机制。如下图所示总结找到用户流失原因之后,进行有针对性的改进可以减少用户的流失。产品定位不清晰导致没有细分人群使用,精确产品定位,提炼出产品的核心,满足用户需求;用户使用渠道不顺畅,是否可以优化现有的渠道或者更换更好的渠道以减少用户流失;产品的技术问题、操作问题可以请行业牛人来完善软件,减少用户的操作步骤以减少用户流失;更新后功能变动可以做一份更新后的新功能指引教程,让用户更快更好的使用产品的新功能;还有一个原因是目标流失掉的不是目标用户,这个时候可以做一份用户画像,精准找到目标用户,减少不必要资源的浪费。那么如何提升用户活跃度和付费率呢?我一直认为做用户运营其实就是在不断的了解人性,佛语也说爱恨愁贪嗔痴,在用户运营过程中,我们可以利用人的贪婪性、虚荣性、好色性、懒惰性、好奇性来提高用户活跃和付费的转化。下图为我做了一些简单的归纳总结:举个栗子:3.7日,陌陌发布2016年财报,用户活跃和付费均达到历史峰值。陌陌这个产品利用了人的好色性打开市场,同样利用好色性大大的提升了用户的活跃和付费意愿,成为社交行业的一个独角兽。用户挽回哪些用户需要优先挽回我们在做用户运营的时候会根据一定的维度将用户划分为ABC三类,A类即为活跃度高付费率高的用户,B、C类用户活跃度和付费率依次降低。所以在用户挽回中我们也要参考一定的标准进行用户挽回。我建议参考RFM模型R:Recency最近一次消费流失用户最近的一次消费时间是这周还是这个月,还是三个月之前,在用户挽回时优先挽回消费时间最近的用户。F:Frequency消费频率流失用户日常的消费频率是多少,每日消费次数、每周消费次数、每月消费次数各是多少,优先挽回消费频率高的用户。M:Monetary消费金额流失用户平均每次消费的金额是多少,消费总金额是多少,优先挽回消费金额大和总额多的。当然三者之间有可能会出现冲突的用户,例如消费金额大但是频率低,这个时候需要根据产品的目标进行考虑,若是产品消费频次本来很低,建议优先挽回单次消费金额大的用户,若是产品消费频次高,建议优先挽回消费频率高的用户,再对产品品类进行优化,提高客单价。挽回用户常用手段挽回用户的方式很多,基本上都是编辑好文字内容通过几种可达到用户眼前的方式来再次引起用户的注意力,下面为几种常用的方式。总结最后附上4条用户运营的心得:1、用户运营要把控好节奏。和用户形成默契,知道什么事情可以做,什么事情可以帮助争取,什么事情是底线。2、不要妄图和你的用户成为知心朋友。用户是冲着你的产品或服务来的,不是你这个人,产品和服务做不好,都是白搭。3、不可和用户没有任何交集用户是人,除了产品和你交流还希望有其他方面和你有交集,可以满足他,会有利于你工作的开展。4、抓住重点用户用户运营中同样遵循二八原则,20%的用户会给你带来80%的贡献,一定要在这20%用户身上花80%的精力。最后祝大家女神节快乐!

2020年04月26日 04:00