最初 / 最终
灰度beta功能 ，如需体验试用，请联系客户经理 。
最初/最终的事件属性可以对事件
第一次 / 最后一次发生的字符串类型事件属性作为标签值，对用户打标。在业务的语言中，我们会说 用户做一件事 首次／末次的行为特征 。
常见使用场景为：
- 最后一次 购买 的 距今時長
- 最后一次 参与 的 直播课名称
- 最后一次 购买 的 商品类型
支持计算的特征为：
指定周期内，某个事件
- 首次/最后一次 事件发生时的【事件属性】
- 首次/最后一次 事件发生时【距今天数】
- 首次/最后一次 事件发生时的【具体日期】
项 | 说明 |
1.选择时间范围 | 如过去7天、过去30天、过去90天等 |
2.选择计算模型 | 如最初、最终 |
3.选择事件 | 如全局指标(访问、活跃)和埋点事件 |
4.选择属性 | 如距今天数、日期和埋点事件的字符串类型事件属性 |
5.选择事件过滤 | 选择事件过滤条件 |
当一位销售人员，为了知道此客户近一年最后一次消费是多久前，且知道最后一次购买的商品 ，以便于对客户进行推销。
因此我们可以构建
1. 最后一次购买距今多久 的标签：
过去一年 最終 订单支付成功 的 距今天数 ＝ 23 天2. 最后一次购买的商品名称 的标签：
过去一年 最終 订单支付成功 的 商品名称＝ ipad pro 销售人员 便可知道 该客户在 最后一次消费在 【23天前】 ，购买了【ipad pro】 。
项 | 说明 |
1.选择时间范围 | 过去一年 |
2.选择计算模型 | 最终 |
3.选择事件 | 订单支付成功 |
4.选择属性 | 距今天数 /商品名称 |
5.选择事件过滤 | |
当一个电商平台中，母婴品类的运营人员 ，希望在奶粉快用完时，发优惠券提醒并刺激用户购买奶粉，因此，他想知道 奶粉购买的距今天数 。
过去90天 最終 订单支付成功 的 距今天数 事件过滤 ：商品品类 ＝ 奶粉项 | 说明 |
1.选择时间范围 | 过去一年 |
2.选择计算模型 | 最终 |
3.选择事件 | 订单支付成功 |
4.选择属性 | 距今天数 |
5.选择事件过滤 | 商品品类 = 奶粉 |
以上为GIO 客户实践的例子 。
真实场景中，类似推荐、预测性质的运营工作，往往会受到很多其他因素的干扰。
但在 早期运营阶段 利用简单的规则标签，便可掌握60%的准确性发挥直接的业务效果 ，當業務流程順暢後再迭代与优化 。
在GIO 的实践经验中 ，标签体系与使用 切忌求大求全，切勿期望一次到位。
当一个用户运营，为了招回流失用户，我需要在用户连续3、7、14 天不访问时 ，制定相对应的 招回手段 如 push 、短信等 。
因此，我们可以建立
最后一次 启动ＡＰＰ 距今天数 的标签。 项 | 说明 |
1.选择时间范围 | 过去30天 |
2.选择计算模型 | 最终 |
3.选择事件 | 访问 |
4.选择属性 | 距今天数 |
5.选择事件过滤 | 平台類型＝ios |
流失用户招回，是用户运营的必要工作 。
我們可以根據 用戶Ｘ天未訪問，進行多個階段的招回策略。
如 ： 3天 推送提醒 ，7天推送 好友正在看ＸＸ ，14天赠送无限卡 。
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