Características de comportamiento del usuario

c.Actividades promocionales: tiempo de residencia del usuario, distribución del comportamiento del usuario,

D. Retención: análisis de retención del usuario

E. Mostrar anuncios.

2. ¿Cómo realizar un análisis del comportamiento del usuario?

1. Análisis de eventos de comportamiento

El método de análisis de eventos de comportamiento se utiliza principalmente para realizar un estudio en profundidad de un evento de comportamiento y su impacto y alcance en el producto.

Para un comportamiento específico, realice una descripción y comparación exhaustivas, profundice y analice varias dimensiones según la profundidad de la anomalía y confirme las razones del desempeño de los datos de comportamiento. Por ejemplo, el volumen de reproducción en Aauto Quicker ha aumentado considerablemente: el análisis comparativo del mismo período confirma si ha sucedido en la historia y compara el rendimiento relativo del año pasado/último trimestre/último mes/última semana/ayer. Análisis comparativo de múltiples eventos. Compare los datos de vistas, me gusta, comentarios y eventos compartidos para ver si hay un aumento. Confirme el alcance del aumento de los fenómenos comparando múltiples eventos. Profundizando en las dimensiones: dado que el volumen de reproducción depende más rápidamente de los videos consumidos por los usuarios en las tres divisiones de Aauto, así lo informa el programa de monitoreo.

Por tanto, analice desde tres aspectos:

¿Es anormal el programa de seguimiento? ¿Qué página de Aauto crece más rápido? ¿Es descubrimiento, atención o la ciudad? ->¿Qué ajustes se han realizado en la página correspondiente? ¿Ha aumentado el drenaje? ¿Qué parte del grupo de usuarios ha experimentado un aumento en el volumen de reproducción? Analice de forma cruzada los atributos naturales del usuario (plataforma, género, edad, región, educación, modelo de automóvil, poder adquisitivo) y atributos de comportamiento (clientes nuevos, habituales, usuarios frecuentemente activos; usuarios de transmisiones en vivo, usuarios de videos cortos), atributos de video ( tipo de vídeo, tipo de autor,).

2. Análisis de retención

La retención es un indicador de si los usuarios vuelven a utilizar el producto y también es un indicador en el que se basa cada aplicación.

Puede reflejar la salubridad de cualquier producto y es el rendimiento general del producto, la operación y los efectos de recomendación. Si una aplicación nunca puede retener usuarios, entonces DAU siempre serán usuarios nuevos y el producto no podrá ejecutarse, sin mencionar el costo de los nuevos usuarios.

Ajustarse a los atributos comerciales y perfeccionar el proceso de retención será más valioso e instructivo para retener datos. A través del análisis de retención, puede analizar las razones por las que los usuarios permanecen en el producto, optimizando así las funciones principales del producto y mejorando la retención.

Tipo de retención:

Retención de usuarios: Los usuarios siguen utilizando la aplicación después de un período de tiempo. Retención de funciones: los usuarios aún usan la función xxx después de usarla durante un período de tiempo, y otras funciones han cambiado. En este punto, esta característica tiene un efecto positivo en la retención de usuarios. He escrito antes sobre el análisis de retención, por lo que no entraré en detalles aquí.

3. Análisis de embudo

La esencia del análisis de embudo es el análisis de conversión, que mide la tasa de conversión de cada paso de conversión y encuentra enlaces problemáticos a través de datos anormales de la tasa de conversión y los resuelve. , optimizando así la tasa de finalización de todo el proceso.

Etapa inicial del producto (etapa de adaptación al mercado): a través del análisis del embudo, encuentre el cuello de botella en el acceso de los usuarios, ayude a los usuarios a alcanzar el valor central del producto y refleje verdaderamente el grado de coincidencia entre el MVP y el mercado a medio plazo (los usuarios aumentan constantemente Etapa): (1) Optimice los canales a través del análisis de embudo para encontrar usuarios del grupo objetivo (2) Optimice la experiencia del usuario en cada módulo a través del análisis de embudo (módulo de inicio de sesión básico, módulo de valor central del producto); , como el módulo de juego de Tik Tok, los módulos de compra de Taobao, etc. Etapa posterior del producto (etapa de salida de valor del usuario): (1) El ciclo de vida del usuario se puede mejorar mediante el análisis del embudo (optimizando la experiencia del usuario para mejorar el ciclo de vida del usuario, ampliar indirectamente el tiempo de producción de valor de los grupos de usuarios y reducir la pérdida de grupos de usuarios de alto valor (2) El módulo de comercialización se puede optimizar mediante el análisis del embudo, como el proceso de compra del producto (carrito de compras-embudo de conversión para el envío de pedidos); ), clics de exposición publicitaria, etc., aumentando así el valor generado por unidad de tiempo dentro del ciclo de vida.

4. Análisis de ruta

El análisis de ruta puede presentar una ruta existente "clara" del usuario en función del proceso de uso del usuario. Encuentre el problema de la ruta y luego optimícelo para que los usuarios puedan experimentar el valor central del producto en la ruta más corta.

A través del análisis de ruta, podemos conocer a los usuarios como Xiao Ming que reprodujeron el video alrededor de las 9 en punto: hicieron clic al presionar, cuál es la proporción de estos usuarios que terminaron la transmisión apresuradamente; sin dar el siguiente paso. ¿Cuál es la proporción de este grupo de usuarios? Para escenarios en los que usan tiempo fragmentado para reproducir videos, especialmente el escenario de "salida repentina", si deben abrir el video del terminal la próxima vez que abran la aplicación. ¿Existen otras estrategias que puedan optimizarse en este caso?

Además, el análisis de ruta se puede utilizar no solo para el análisis de ruta de comportamiento, sino también para el análisis de conversión de grupos de usuarios. Por ejemplo, análisis para convertir nuevos usuarios en usuarios leales, usuarios activos, usuarios potenciales perdidos y usuarios perdidos.

5. Análisis de grupos de usuarios

Al comprender los retratos de los usuarios, puede ayudar a las operaciones a comprender a los usuarios. Los usuarios se agrupan según la información de la etiqueta de los retratos de los usuarios (atributos básicos, preferencias del usuario, hábitos de vida, comportamiento del usuario, etc.).

Al comparar el comportamiento de los grupos de usuarios, podemos comprender mejor los comentarios de diferentes grupos sobre el producto y optimizar el producto de manera específica.

Se ha descubierto que los modelos de gama baja en el suroeste tienen una tasa de accidentes particularmente alta cuando el desarrollo puede optimizar esto y reducir la tasa de accidentes. Podemos realizar entregas dirigidas, push, etc. Según el comportamiento de los diferentes grupos de usuarios, se pueden personalizar los usuarios y se pueden lograr operaciones refinadas. Los productos de análisis del comportamiento empresarial en la industria básicamente fusionan el proceso de generación y anotación de retratos de usuarios en la definición grupal de grupos de usuarios, lo que reduce el proceso operativo.

En tercer lugar, el enlace completo del análisis del comportamiento del usuario

Tomando a Xiaoming como ejemplo, cada día se producen decenas de miles/cientos de millones de comportamientos de usuario. ¿Cómo realizar un "análisis de comportamiento" de "esa persona"? Se necesitan análisis de comportamiento para agregar registros detallados y luego mostrarlos en una forma más legible.

Para garantizar un seguimiento confiable, informes de datos oportunos y análisis de datos de comportamiento efectivos. Se requiere un sistema completo de comportamiento del usuario, que incluya diseño de incorporación de datos, desarrollo de incorporación de datos, informes de datos, desarrollo de modelos de datos y análisis de datos de comportamiento. Este proceso también requiere la colaboración entre múltiples partes.

¿Cómo garantizar la finalización y salida eficiente y conveniente de conclusiones de análisis de datos con valor comercial en una colaboración entre múltiples partes? Más adelante, presentaremos plataformas relacionadas que sirven para el análisis del comportamiento del usuario.

Características del comportamiento del usuario 2. ¿Qué es el comportamiento del usuario?

Existe un antiguo dicho chino, "El cielo y la tierra son el universo, y el pasado y el presente son los principales", que expresa el concepto de tiempo y espacio. Si queremos estudiar algo en profundidad, a menudo lo pensamos en términos de tiempo y espacio. Analizar el comportamiento de los usuarios no es una excepción.

En otras palabras, el contenido de la investigación del comportamiento del usuario se puede ampliar según las dimensiones de tiempo y espacio.

Desde una perspectiva temporal, según la teoría del gurú de la gestión Philip Kotler, las trayectorias de comportamiento de los usuarios incluyen: generar necesidades, recopilar información, comparar opciones y tomar decisiones de compra; El comportamiento poscompra incluye hábitos, experiencia, satisfacción y lealtad.

Desde una perspectiva espacial, los elementos del comportamiento del usuario incluyen 5W2H. Por ejemplo, si queremos describir completamente el comportamiento del usuario durante la etapa de compra, debemos responder a la pregunta ¿Quién? ¿Cuándo vas a hacerlo? ¿Qué lugar (dónde)? ¿Qué quieres comprar? ¿Cuál es la motivación de la demanda (por qué)? ¿Cuánto planeas comprar? ¿Cómo comprar? Asimismo, a partir de estos siete elementos también se puede describir la fase de uso.

La combinación de cinco etapas y siete elementos forma el sistema de investigación de análisis del comportamiento del usuario. Este sistema refina el contenido de la investigación del comportamiento del usuario y propone algunas preguntas básicas para los cuestionarios de los usuarios basados ​​en estos contenidos.

2. ¿Por qué deberíamos analizar el comportamiento de los usuarios (por qué)?

La razón por la que es necesario analizar el comportamiento del usuario es descubrir las características del comportamiento del usuario para brindar soporte a las operaciones empresariales.

Piénsalo, ¿cuáles son las características del comportamiento del usuario?

P1: ¿El comportamiento de los usuarios es homogéneo o diferenciado?

A1: Diferenciación, por lo que el comportamiento del usuario es diferente.

P2: ¿El comportamiento del usuario es estático o dinámico?

A2: Dinámico, por lo que el comportamiento del usuario es fluido.

P3: ¿Los comportamientos de los usuarios están aislados entre sí o se afectan entre sí?

A3: Interacción mutua, por lo que el comportamiento del usuario es contagioso.

Diferencia, movilidad y comunicación son tres características significativas del comportamiento del usuario. Entonces, ¿cómo se manifiestan específicamente estas características y qué papel desempeñan en el funcionamiento de la empresa?

Aquí solo hablaré de las diferencias. Hablaré sobre dispositivos móviles y comunicaciones en la publicación del blog más adelante.

El comportamiento del usuario se puede dividir en cinco etapas y siete elementos a partir de las dimensiones tiempo y espacio. Por tanto, las diferencias entre usuarios se reflejan en estas cinco etapas y siete elementos. Por ejemplo, en la etapa de generación de demanda, las motivaciones de demanda de los usuarios son diferentes. De igual forma, a la hora de comprar computadoras, algunas son para trabajo, otras para estudio y otras para recreación, por otro ejemplo, en la etapa de recolección de información los usuarios tienen diferentes canales de recolección de información; Al comprar una casa, algunas personas leen anuncios en línea; otras escuchan recomendaciones de amigos y otras visitan el sitio para recopilarlas;

Aquí sólo hay dos etapas. ¿Puedes decirnos cómo se comportan de manera diferente los usuarios en otras etapas?

Consciente de las diferencias entre los usuarios, los esfuerzos de marketing de la empresa no serán los mismos ni serán bombardeados indiscriminadamente, sino que realizarán la segmentación del mercado y la selección del mercado objetivo, y luego llevarán a cabo un marketing preciso para los usuarios objetivo. Este marketing de precisión se refleja en muchos aspectos, como el posicionamiento en el mercado, la selección de estrategias competitivas, la imagen de marca y la combinación de marketing.

3. ¿Cómo analizar el comportamiento de los usuarios (Cómo)?

Aquí solo hablaré de las diferencias. Hablaré sobre dispositivos móviles y comunicaciones en la publicación del blog más adelante.

Mencionamos anteriormente que debido a las diferencias en el comportamiento de los usuarios, se requiere segmentación del mercado y selección del mercado objetivo. Entonces, ¿cómo hacer esto?

La idea de la segmentación del mercado es observar las dimensiones a partir de las cuales se divide el mercado, de modo que los segmentos del mercado interno tengan * * * características y los segmentos del mercado tengan individualidad. Cual dimensión debe combinarse con las características de la industria en la que se ubica la empresa. Por ejemplo, en los mercados de verduras, existen diferencias regionales obvias: el sur es dulce y el norte es salado, el este es picante y el oeste es ácido, por lo que los mercados de alimentos se pueden dividir por región. Las diferencias son muy marcadas, con pocos pero buenos modelos masculinos. También hay muchos modelos hermosos, por lo que el mercado de la ropa se puede dividir por género. Además, el principio 80/20 también es muy utilizado en la segmentación de mercados, es decir, podemos dividir a los usuarios en tres categorías según su importancia. Hay muchos indicadores de evaluación importantes, como escala, fortaleza integral, influencia de la industria, contribución a la empresa, inversión total en productos similares, etc.

Después de dividir el mercado en varios segmentos de mercado, las empresas se enfrentan al problema de la selección del mercado objetivo. ¿Cómo elegir su mercado objetivo? Este es un proceso de toma de decisiones en grupo. Al seleccionar un mercado objetivo, a menudo es necesario que los gerentes de la empresa y el personal clave de marketing se sienten juntos para discutir y determinar. Hay cinco pasos para discutir * * *

El primer paso en la selección de indicadores debe basarse en la situación real de la propia empresa. Por ejemplo, soy una gran empresa y las economías de escala son mi ventaja, por lo que el tamaño del mercado es un indicador importante para mi elección. Soy una pequeña y mediana empresa, por lo que debería prestar más atención a la competencia feroz, porque si La competencia es demasiado feroz y es posible que no pueda sobrevivir. Por tanto, la intensidad de la competencia es un indicador importante para mi elección.

Para conocer el método para determinar la prioridad y los indicadores de puntuación en los pasos segundo y tercero, consulte el método de determinación de peso en "Quién dijo que los novatos no pueden analizar datos" de Xiaomiao.

La puntuación compuesta del paso cuatro es el promedio ponderado de los resultados de los pasos dos y tres.

El quinto paso es seleccionar el mercado objetivo. La abscisa y la ordenada pueden ser la adaptabilidad de la empresa y el atractivo del mercado, y se puede obtener la posición de cada segmento del mercado en los cuatro cuadrantes.

Después de varios años de rápido desarrollo, la tasa de crecimiento del mercado cmnet se ha desacelerado significativamente y el dividendo demográfico ha desaparecido gradualmente. Internet móvil ha entrado en su segunda mitad y la competencia en el mercado ha pasado gradualmente de la competencia por usuarios incrementales a la competencia por usuarios existentes. Al mismo tiempo, a medida que desaparece el dividendo del tráfico, ha llegado la era del dividendo de los datos y las empresas impulsadas por procesos se están transformando en empresas digitales impulsadas por datos. La competencia se ha extendido desde la misma industria a diferentes industrias. Seguir a los usuarios y satisfacer sus necesidades en distintos escenarios se convertirá en el principal atractivo en la era de los dividendos de los datos.

Si la transformación digital es irreversible, las operaciones refinadas para los usuarios serán uno de los puntos de apoyo de la transformación digital. Para lograr operaciones de usuario refinadas, el análisis del comportamiento del usuario es esencial. Por ejemplo, recopilar datos de comportamiento del usuario de sitios web, aplicaciones y otros canales, y realizar análisis comparativos multidimensionales y de múltiples ángulos de los datos de comportamiento del usuario obtenidos para guiar la mejora de la eficiencia de la adquisición de clientes, optimizar los servicios de productos y la experiencia del usuario, y utilizar datos para impulsar la continuidad del negocio.

Sin embargo, aún existe un cierto desfase para alcanzar este objetivo. Debido a la diferente división del trabajo en el trabajo diario, obviamente no basta con centrarse únicamente en un aspecto de los datos para comprender completamente el funcionamiento del producto, y mucho menos presentar análisis y sugerencias eficaces.

La situación actual es que en una empresa, cuando los departamentos comerciales quieren ver datos, primero presentan sus propios requisitos de datos. En este momento, necesita encontrar técnicos o analistas de datos para escribir SQL según sea necesario, sacar los datos de la base de datos, entregárselos al analista de datos para su análisis, formar el informe correspondiente y luego enviarlo al departamento comercial para su análisis. revisar. Todo el proceso no tarda de tres a cinco días en completarse y la puntualidad del análisis de datos se reduce considerablemente.

Las empresas que utilizan herramientas de análisis del comportamiento del usuario pueden facilitar que los departamentos de productos, operaciones, mercado, datos y otros departamentos comerciales realicen análisis de datos, lo que permite a los departamentos técnicos enfrentar menos demandas fragmentarias cada día y dedicar más energía a Focus. en tareas centrales como la construcción de un almacén de datos.

Cuando desarrollamos u operamos productos, normalmente necesitamos herramientas de terceros para analizar el comportamiento del usuario y proporcionar soporte de datos. Por lo tanto, la prueba de productos gratuitos se ha convertido en la única forma para que todos puedan elegir herramientas en la etapa inicial. Para que sea más fácil para todos tener una comprensión clara de las herramientas de análisis de usuarios actualmente en el mercado, realizamos un análisis exhaustivo desde los aspectos de acceso a datos, análisis de datos, seguridad, expansión, etc., después de probar un gran número. de herramientas.

Mucha gente se pregunta: ¿existen en el mercado herramientas gratuitas de análisis del comportamiento del usuario? ¡La respuesta es sí! Sin embargo, cada familia tiene sus propias características. Las herramientas de análisis de datos de comportamiento del usuario más conocidas en el extranjero incluyen Google Analytics (en adelante, GA) y Mixpanel. En China, existen las versiones gratuitas de Baidu Statistics, Guanyi Ark Argo, Umeng y TalkingData (en adelante, la versión gratuita de TD).

01, Acceso a Datos

Hablando de acceso a datos, lo primero que hay que explicar es la diferencia en los modelos de datos de varios productos.

GA y Baidu Statistics nacieron en la era tradicional de Internet para PC y ambos se basan en vistas de página (PV) y sesiones de usuario tradicionales. GA ha evolucionado a lo largo de los años, agregando contenido sobre análisis de eventos y atributos personalizados, pero esencialmente sirve principalmente para productos de tipo página. Baidu Statistics todavía solo admite estadísticas de páginas y sesiones.

Con el advenimiento de la era de Internet móvil, los usuarios tienen cada vez más contactos de comportamiento. La granularidad de los datos estructurados que se pueden recopilar en torno a páginas y sesiones en el pasado no es lo suficientemente fina, y la página y la sesión. Los modelos ya no son aplicables. Por lo tanto, surgió un modelo basado en "usuario + evento" Durante el análisis, los eventos que deben analizarse se pueden definir de forma completamente independiente y se puede realizar un análisis cruzado desde diferentes dimensiones de atributos. El recientemente lanzado Guanyi Ark Argo, así como las versiones gratuitas como Mixpanel, Umeng y TalkingData, adoptan el modelo "usuario + evento".

En términos de puntos de entierro, actualmente según las herramientas y métodos de los puntos de entierro, se pueden dividir en tres tipos: puntos de entierro de código, puntos de entierro visuales y puntos de entierro completos. No decimos qué método es mejor que el otro, porque cada método tiene sus propias deficiencias. También comparamos la clasificación, las ventajas y las desventajas de varios métodos específicos de enterrado de puntos:

Echemos un vistazo a la comparación de acceso a datos de varios productos de análisis de datos gratuitos en el mercado. Cabe señalar que dado que GA y Mixpanel son productos extranjeros, las reglas de recopilación de datos se adaptan a las especificaciones de diseño de iOS y Android. Sin embargo, los desarrolladores nacionales a menudo ignoran estas especificaciones de diseño para desarrollar productos, y GA y Mixpanel no las siguen. especificaciones de diseño del producto para optimizar la recopilación de datos, por lo que la precisión de la recopilación de datos puede verse afectada.

También cabe mencionar que los SDK de recopilación de datos de Mixpanel y Argo tienen códigos fuente abiertos, lo que hasta cierto punto puede disipar las preocupaciones de las empresas sobre la seguridad de la recopilación de datos.

02. Análisis de datos

El análisis de datos es el núcleo de las herramientas de análisis del comportamiento del usuario. A excepción de Baidu Statistics, varios otros productos pueden satisfacer las necesidades básicas del análisis de datos del comportamiento del usuario, pero sus funciones son diferentes. Consulte la siguiente tabla para comparaciones específicas.

Desde la perspectiva de la riqueza de los modelos de análisis, Mixpanle y Guanyi Ark Argo son los más funcionales y se les puede llamar una rivalidad familiar. Lo único que lamento es que Guanyi Ark Argo actualmente no admite el análisis de mapas de calor. Por ejemplo, la función de "análisis de eventos" más utilizada no solo puede analizar desde PV, UV y otros aspectos, sino que también puede establecer indicadores específicos de acuerdo con diferentes valores de atributos y compararlos según diferentes dimensiones, lo cual es muy poderoso.

Desde la perspectiva de la precisión de los datos, GA debería ser el mejor en términos de rigor del algoritmo, pero si el usuario o el evento es grande, se adoptará un análisis de muestreo, lo que puede afectar la precisión de los datos de Mixpanel. Esta versión gratuita tendrá problemas similares. Guanyi Ark Argo tiene un rendimiento llamativo en este aspecto. En términos de cálculo de datos, admite análisis de datos en tiempo real de segundo nivel, indicadores personalizados, comparación de indicadores multidimensionales y de múltiples poblaciones, análisis cruzado de multitudes y análisis inteligente. transmisión de datos en tiempo real y análisis de datos improvisados.

Desde la perspectiva de las funciones de gestión comunes, como la gestión de datos, la gestión de proyectos y la gestión de derechos, varias herramientas brindan un soporte amigable. Sin embargo, solo Umeng+ proporciona una aplicación móvil, por lo que puede consultar los datos monitoreados en cualquier momento a través de su teléfono móvil. Guanyi Ark Argo admite el acceso y la visualización de paneles de datos a través de navegadores móviles.

Además, cabe mencionar la operación del usuario y las funciones táctiles en Guanyi Ark Argo. En la actualidad, después de completar el análisis y la agrupación de usuarios, Guanyi Ark Argo puede llegar a los usuarios objetivo a través de múltiples métodos, como correos electrónicos, SMS, mensajes push, etc. También admite la configuración de parámetros de seguimiento UTM para rastrear anuncios.

03. Seguridad y escalabilidad

Los productos de nivel empresarial deben considerar la seguridad y la escalabilidad de los datos de antemano, y varios productos también tienen su propio énfasis. La comparación específica se muestra en la siguiente tabla:

(Haga clic en la imagen para verla más grande)

Tanto la versión gratuita de GA como Mixpanel brindan servicios SaaS, pero debido a que el servidor es En el extranjero, puede afectar a los usuarios nacionales. La estabilidad y la velocidad de actualización se verán afectadas hasta cierto punto. Baidu Statistics, Umeng Statistics y TD Free Edition son básicamente servicios SaaS; Guanyi Ark Argo proporciona paquetes de instalación que las empresas pueden implementar de forma privada. Si le preocupa la seguridad de los datos, Guan Yi Ark Argo es una buena opción. En términos de servicios, a excepción de GA y Guanyi Ark Argo, otros productos no cuentan con soporte completo de servicio al usuario.

Resumen

Por el contrario, el recientemente lanzado Guanyi Ark Argo ha podido satisfacer las necesidades de datos de productos y análisis de datos de comportamiento del usuario en términos de capacidades de recopilación y análisis de datos, y Tiene Proporciona operación de usuario única y exclusiva y acceso de usuario.

En comparación con otros productos nacionales de herramientas gratuitas, Guanyi Ark Argo es excelente en términos de granularidad, amplitud de modelos de análisis y rendimiento del sistema.

Propósito: Los presupuestos operativos y de marketing de la mayoría de los equipos de crecimiento y equipos empresariales son relativamente ajustados, y cada centavo invertido está ansioso por saber cuándo se volverá a convertir. Construir una plataforma completa de análisis de datos definitivamente requerirá mucho esfuerzo. Creemos que la apertura gratuita de herramientas más completas de análisis de usuarios y análisis operativo puede evitar que las empresas se desvíen en las operaciones de mercado y también puede liberar a los equipos para que se centren más en los negocios, mejorar la eficiencia del marketing, optimizar los productos iterativos y retener a los usuarios a través del comportamiento del usuario; análisis Más usuarios pueden realmente utilizar los datos para guiar e impulsar el negocio.

Finalmente, durante el proceso de selección, me sentí bien al comunicarme con la comunidad Argo en Guanyi Ark. Actualmente existen muchas herramientas y productos gratuitos en el mercado, pero no muchos han formado realmente sus propias comunidades de servicios técnicos. Creo que pueden mejorar esta comunidad en el futuro, al igual que Xiaomi opera MIUI como comunidad, lo que puede proporcionar un círculo para que la mayoría de los fanáticos de la tecnología y entusiastas de los datos muestren sus habilidades, PK y se ayuden entre sí.