amplitude
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本文探討如何透過數據分析，理解並重新喚迴流失用戶（復活用戶），提升用戶留存與營收。文章以 Inkuun 團隊經驗為例，結合 Amplitude 等數據分析工具，詳細說明如何識別復活用戶、分析其行為模式、設計專屬回歸策略、以及打造更佳的回歸用戶體驗，最終達成用戶留存率與營收的提升。
本文提供一套標準化的 A/B 測試執行 SOP，涵蓋實驗設計、執行、追蹤到結案，並分享如何避免常見錯誤，精準驗證假設，提升產品價值。文章包含明確目標與假設設定、指標設定、樣本數計算、團隊協作、流量控制、數據解讀、實驗文化建立等面向，並提供 Amplitude 等工具的應用建議。
Amplitude 的「歷史計數」功能可協助追蹤用戶與 App 的「第 N 次」互動，進而分析用戶行為模式、找出超級 VIP 用戶，並提升數據分析深度。本文詳細說明如何設定歷史計數篩選器，並闡述其與其他篩選器、漏斗分析和行為群組的應用與差異，以實例說明如何活用此功能解鎖更精準的數據洞察。
這一節談的是振盪(oscillation)。日常生活中，隨處都可見到振盪的現象。例如，彈奏弦樂器時，弦的振動、盪鞦韆時的來回擺動、音叉的振動、單擺的來回擺動、彈簧的振動等。除了這些眼睛看得到的之外，麥克風、交流電、收音機、手機等許許多多的電子產品，也都是利用振盪的原理來運作的。
