cyanic-selkie/wikianc huggingface dataset:
Freemium
Evernote
Tận dụng khả năng lan truyền của mô hình Freemium, Evernote không cần tiêu tốn chi phí vào những chiến dịch quảng cáo hoành tráng, ko cần làm SEO hay SEM, ko cần mua cài đặt từ bên thứ 3, tất cả đều dựa vào truyền miệng: hiệu ứng tất yếu của những sản phẩm tốt và miễn phí. CEO Phil Libin của Evernote khẳng định: "Họ không tiêu tiền vào việc kiếm người dùng." Evernote chỉ mất 446 ngày để có 1 triệu người dùng đầu tiên, 222 ngày để có 2 triệu người dùng, 133 ngày để có 3 triệu,..và 52 ngày để có từ 5 lên 6 triệu người dùng.
Các thủ thuật tăng lượng người dùng, conversion rate và retention rate:
- Ngày iphone Appstore chính thức ra mắt (2008) thì cũng là lúc Evernote lên sàn. Một sự may mắn mà chính CEO Phil Libin cũng thừa nhận. Evernote nghiễm nhiên nằm trong top các ứng dụng trên trang chủ trong những ngày đầu và đã có hàng triệu người dùng cài đặt. Sau này cứ mỗi khi có thông tin về một nền tảng hoặc thiết bị nào đó sắp ra mắt, đội ngũ Evernote lại làm việc ngày đêm để kịp thời hạn cho ra đời phiên bản phù hợp với nền tảng/thiết bị đó. Bằng cách này, họ kiếm được hàng triệu người dùng mà chẳng mất nhiều tiền quảng bá.
- Sản phẩm của Evernote tự nó đã là một thứ khiến người ta truyền miệng lẫn nhau. Tăng trưởng người dùng đều đặn và ấn tượng trong thời gian đầu là minh chứng cho điều đó. Những phản ứng hóa học sẽ xảy ra nhanh hơn nếu dùng chất xúc tác. Tương tự, sự truyền miệng cũng cần một "enzim" nào đó, và thế là Evernote referral program ra đời. Cứ giới thiệu được 1 người bạn dùng Evernote sẽ được nhận điểm thưởng, từ đó đổi ra những phần thưởng như 12 sử dụng premium, 1GB dữ liệu được upload hàng tháng, vé đến tham dự Evernote Conference hoặc 1 bữa ăn trưa với Evernote team. Bản thân người bạn được giới thiệu cũng được 1 tháng dùng premium.
Eustroma japonicum
Eustroma japonicum là một loài bướm đêm trong họ Geometridae.
Freemium
Evernote
- Một chương trình khác của Evernote là Community Ambassador, lựa chọn đại sứ là những chuyên gia ở nhiều lĩnh vực khác nhau như fitness, entrepreneur, cookings, marketing, tech… Họ tình nguyện giới thiệu, hướng dẫn cách tận dụng Evernote để tối ưu hiệu quả công việc. Họ là những CEO, expert có sức ảnh hưởng trong lĩnh vực của mình. Tất nhiên, đổi lại họ được miễn phí dùng bản premium.
Eustroma japonicum
Liên kết ngoài
Thể loại:Eustroma
Freemium
Spotify
Spotify cho ra đời 2 phiên bản: miễn phí (freemium) và trả phí (premium). Bản trả phí không bao gồm quảng cáo và người dùng bản này sẽ có khả năng tự chọn nghe từng bài hát, trong khi với bản miễn phí, bạn chỉ có thể nghe các playlist đã soạn sẵn, gặp quảng cáo dưới dạng audio và gặp một số hạn chế trong việc chuyển bài hát kế tiếp.
Câu chuyện của Spotify diễn ra rất thuận lợi: người dùng nhanh chóng quen với mô hình sản phẩm, thích thú với tính năng gợi ý bài hát, lượng người tải ứng dụng tăng nhanh trong thời gian tương đối ngắn; với phiên bản miễn phí gần như đầy đủ tính năng, Spotify đã chiếm trọn cảm tình của khách hàng và nhanh chóng đạt được số lượt tải đáng ngưỡng mộ. Tưởng chừng thành công này sẽ là bước đệm để những những dùng thử nâng cấp lên phiên bản Premium của Spotify. Nhưng thực tế là người dùng không sẵn sàng chi trả để nâng cấp lên phiên bản đích mà đội ngũ phát triển Spotify mong muốn. Thêm vào đó, dịch vụ nghe nhạc trực tuyến còn rất mới lạ và phải cạnh tranh với các đổi thủ mạnh khác như Apple Music, Google Music, Tidal,... Các đối thủ của Spotify với lợi thế ra đời sớm, kho nhạc bản quyền phong phú, chất lượng nghe nhạc cao,...
Chìa khóa cho việc tăng lượng thuê bao trả phí của Spotify đó là chiến lược nâng cao chất lượng sản phẩm, gia tăng sự khác biệt cho bản trả phí, thuyết phục người dùng rằng chi phí bỏ cho phiên bản cao cấp này là hoàn toàn xứng đáng, họ sẽ thấy được sự khác biệt rõ ràng so với phiên bản miễn phí và không ngần ngại nâng cấp. Spotify sử dụng phân tích dữ liệu, khai thác hồ sơ người dùng, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng để cho ra đời các tính năng mới cho bản trả phí và thực hiện chiến lược gồm 4 hoạt động chính sau:
- Tối ưu UX-UI của menu phát nhạc: vị trí menu, các nút, thanh điều khiển, các tab, các pop-up,... được thiết kế hợp lý và thân thiện nhất với trải nghiệm của người dùng.
- Tạo ra tính năng chuyển bài hát giới hạn (limited skip): Ở bản trả phí, bạn có thể nghe tùy ý từng bài hát trong danh sách nhạc theo sở thích của mình, trong khi đó, với phiên bản miễn phí, bạn chỉ có thể nghe ngẫu nhiên từ một danh sách. Điều này thôi thúc cảm giác muốn sử dụng bản trả phí từ phía người dùng.
- Tạo ra các danh sách phát phù hợp với khu vực người dùng sinh sống nhằm cung cấp các trải nghiệm âm nhạc phong phú đặc trưng theo từng vùng miền
- Sử dụng mã code trên các danh sách phát được thiết kế dựa trên các danh sách phát đã được chia sẻ ở mỗi khu vực. Spotify Codes giúp người dùng chia sẻ playlist của mình với bạn bè, đồng thời định vị vị trí của họ để các mục tiêu quảng cáo được thiết lập chuẩn hơn
- Để tạo sự khác biệt và thu hút người dùng sử dụng phiên bản trả phí, Spotify đưa ra chính sách: khi đi du lịch nước ngoài (không phải quê hương của bạn), Spotify phiên bản miễn phí sẽ không còn khả dụng. Bạn sẽ cần mua gói nhạc kéo dài 14 ngày cho chuyến đi của mình nhắm vào tệp người dùng "nghiện" du lịch (travelholic) số lượng lớn, khả năng sẵn sàng chi trả cao, nhu cầu khám phá địa phương cao
- Phát triển một chiến lược ủng hộ và nâng đỡ các nghệ sĩ địa phương nhằm tạo ra kết nối không chỉ về lãnh thổ mà còn về tư duy âm nhạc giữa người nghe và người làm nhạc.
Dữ liệu Nhân khẩu học
Doanh nghiệp có thể có được những thông tin về nhân khẩu khách hàng ngay khi họ thiết lập tương tác với sản phẩm lần đầu tiên và cho phép doanh nghiệp nắm được những thông tin cơ bản của người dùng.
Một số khu vực địa lý nhất định không nằm trong vùng sinh lợi thích hợp cho sản phẩm Freemium, đặc biệt là khi những sản phẩm Freemium vốn dĩ không nhắm tới khai thác các khu vực đó. Tương tự như vậy, định giá và sự lưu hành tiền tệ giữa các thiết bị khác nhau và nền tảng sản phẩm khác nhau. Thông tin nhân khẩu của người dùng có thể đóng góp insight hữu ích về xu hướng tiêu dùng giúp doanh nghiệp phát triển mô hình Freemium.
Nơi ở là thông tin nhân khẩu cơ bản nhất có thể truy cập trên hầu hết mọi nền tảng, được sử dụng để ước tính thu nhập khả dụng và các chuẩn mực ngôn ngữ - văn hóa có thể ảnh hưởng đến cách sử dụng sản phẩm.
Dữ liệu nhân khẩu học có thể trở nên hữu ích hơn khi ở những mức độ sâu hơn, chẳng hạn như khi người dùng đã kết nối với sản phẩm thông qua mạng xã hội API và doanh nghiệp thu được dữ liệu hành vi của người dùng từ mạng đó. Những thông tin mà doanh nghiệp thu thập ngay từ ban đầu về nhân khẩu khách hàng - tuổi, giới tính, trình độ học vấn, việc làm… có thể kết hợp với dữ liệu hành vi để mô phỏng thị hiếu người dùng.
Mạng xã hội cũng cung cấp thông tin về bạn bè khách hàng và cho biết họ có đang sử dụng sản phẩm hay không. Những người bạn đó cũng là thị trường mục tiêu của các sản phẩm freemium, đặc biệt nếu họ đã từng mua sản phẩm.
Dữ liệu nhân khẩu học rất rộng và khó đưa ra kết luận cụ thể và có xu hướng ít thay đổi cùng với sự phát triển của sản phẩm, trong khi dữ liệu hành vi sẽ tự động điều chỉnh theo các tính năng mới được giới thiệu và cải tiến của sản phẩm. Do đó, dữ liệu nhân khẩu học nên kết hợp với dữ liệu hành vi để có thể cung cấp các ​​phân tích có giá trị cho quá trình nâng cấp và cải tiến sản phẩm.
Bởi vì thông tin về cách thức người dùng tương tác với sản phẩm có giá trị hơn nhiều so với thông tin về họ nên khai thác dữ liệu nhân khẩu hiệu quả nhất khi kết hợp với dữ liệu hành vi.
Dữ liệu Hành vi
Dữ liệu hành vi là hình thức hiểu biết phong phú nhất về insight mà nhóm sản phẩm có thể tối ưu hóa trải nghiệm ở cấp độ cá nhân. Các phân khúc người dùng khác nhau sẽ cung cấp những dữ liệu hành vi khác nhau, ví dụ trong nhóm người dùng "tham gia" ta có thể phân ra hai loại là khách hàng trung thành lâu dài và những người sẽ rời bỏ sản phẩm. Với phân khúc như vậy, nhóm sản phẩm phải cải tiến và giới thiệu các tính năng sản phẩm khác nhau để giữ chân người dùng tham gia hoặc để họ mời bạn bè trải nghiệm dịch vụ. Phản hồi định tính từ người dùng rất hữu ích trong quá trình phát triển sản phẩm.
Một tính năng sản phẩm mới có thể phá vỡ các mô hình sử dụng và sử dụng các điểm phá vỡ đó như ngưỡng phân loại các nhóm người dùng tương ứng. Mục đích của việc phân khúc người dùng dựa theo hành vi là để thiết lập hành vi trong tương lai, mà chỉ có thể được thực hiện tốt nhất với cách tiếp cận chi tiết, riêng lẻ, cá nhân hóa.
Mallasandra Amanikere, Tumkur
Mallasandra Amanikere là một làng thuộc tehsil Tumkur, huyện Tumkur, bang Karnataka, Ấn Độ.
Freemium
Dữ liệu Hành vi
"Điểm chuyển tiếp" rất hữu ích trong việc thiết lập mục tiêu cho tác động của hành vi và xác định phân khúc người dùng.
Điểm chuyển tiếp là một thước đo điểm mà tại đó người dùng có khả năng đạt được kết quả mong muốn sau này - chuyển đổi, giữ lại, mời bạn bè trải nghiệm sản phẩm. Một ví dụ về điểm chuyển tiếp trong sản phẩm freemium về đọc tin tức có thể là số lượng nguồn cấp dữ liệu được đăng ký, nơi nhóm sản phẩm có thể quan sát thấy rằng người dùng đăng ký ít nhất 10 nguồn cấp dữ liệu có nhiều khả năng sẽ nâng cấp lên dịch vụ Premium  hơn người đăng ký ít hơn 10 nguồn cấp dữ liệu. Nói cách khác, nguồn cấp tin tức thứ 10 chính là một ngưỡng chuyển đổi. == Dữ liệu freemium ==
Mô hình sản phẩm khả thi tối thiểu (Minimum Viable Product - MVP)
Mô hình sản phẩm khả thi tối thiểu là một kĩ thuật phát triển một sản phẩm mới với các tính năng đáp ứng những tập người dùng ban đầu có sự thích nghi nhanh (early adopter), sau đó trải qua nhiều lần sửa đổi, cải tiến và bổ sung theo feedback từ những người dùng đó mới cho ra thiết kế cuối cùng hay đưa sản phẩm ra phục vụ tập khách hàng một cách rộng rãi. Chiến lược này nhắm đến việc tránh xây dựng các sản phẩm mà khách hàng không có nhu cầu và tìm cách tối đa hóa sự hiểu biết về khách hàng với chi phí thấp nhất.
Mô hình phát triển theo vòng lặp: "Build-Measure-Learn":
Oxalis floribunda
Oxalis floribunda là một loài thực vật có hoa trong họ Chua me đất. Loài này được Lehm. mô tả khoa học đầu tiên năm 1826.
Freemium
Số liệu khả thi tối thiểu (Minimum Viable Metrics - MVM)
Dữ liệu về hành vi người tiêu dùng rất quan trọng cho vòng lặp chuyển đổi freemium MVP hiệu quả. Để phương pháp MVP hoạt động, các nhà phát triển phải có bộ số liệu khả thi tối thiểu (bộ MVM) được theo dõi từ khi ra mắt MVP và được cải tiến liên tục thông qua chiến lược.
Xã Jamestown, Quận Steuben, Indiana
Tham khảo
Thể loại:Xã của Indiana Thể loại:Quận Steuben, Indiana
Mallasandra Amanikere, Tumkur
Tham khảo
Thể loại:Tumkur (huyện)
Oxalis floribunda
Liên kết ngoài
F Thể loại:Thực vật được mô tả năm 1826
Freemium
Số liệu khả thi tối thiểu (Minimum Viable Metrics - MVM)
MVM có thể được chia thành bốn loại: Retention (duy trì), Monetization (dòng tiền), Engagement (Gắn kết), and Virality (Lan truyền). Mặc dù mỗi loại số liệu đóng góp vào "bức tranh sức khỏe tổng thể sản phẩm" nhưng duy trì là nhóm số liệu quan trọng nhất.
Số liệu duy trì (Retention)
Số liệu duy trì là thước đo sự quay lại của người dùng đối với một dịch vụ nhất định. Tỷ lệ duy trì thường được tính toán và thể hiện cho một ngày cụ thể và được tổng hợp qua một phân khúc cơ sở người dùng theo ngày kể từ khi những người dùng đó lần đầu tiên tương tác với sản phẩm. Bảng dashboard có thể hiển thị các giá trị cho các số liệu duy trì ngày 1, ngày 3, ngày 7 và ngày 14 của sản phẩm, tương ứng với tỷ lệ phần trăm người dùng quay lại sản phẩm một, ba, bảy và mười bốn ngày sau khi tương tác với sản phẩm đó lần đầu tiên.
Ở cấp độ sản phẩm, số liệu duy trì được tổng hợp trên cơ sở người dùng được tính bằng cách:
Các số liệu cơ bản
Các số liệu cơ bản nhất liên quan đến duy trì là người dùng mới hàng ngày (daily new users - DNU) và người dùng hoạt động hàng ngày (daily active users - DAU)
Người dùng mới thường được định nghĩa là người dùng lần đầu tiên tương tác với sản phẩm. Mức độ hoạt động thể hiện sự tương tác có thể khác nhau giữa các nền tảng;  ví dụ đối với ứng dụng di động, điểm tương tác đầu tiên có thể được xác định là tải xuống ứng dụng ban đầu, nhưng đối với ứng dụng web, tương tác đầu tiên có thể được xác định là sự kiện cụ thể diễn ra sau khi đăng ký. DAU được định nghĩa là số lượng người dùng tương tác với sản phẩm vào một ngày nhất định;  như với DNU, định nghĩa về sự tương tác được để lại theo quyết định của nhóm sản phẩm.
Chiloglottis gunnii
Chiloglottis gunnii là một loài thực vật có hoa trong họ Lan. Loài này được Lindl. mô tả khoa học đầu tiên năm 1840.
Philemon buceroides buceroides
Thể loại:Phân loài thuộc lớp Chim
Chiloglottis gunnii
Liên kết ngoài
Thể loại:Chiloglottis Thể loại:Thực vật được mô tả năm 1840
Kibatalia longifolia
Kibatalia longifolia là một loài thực vật có hoa trong họ La bố ma. Loài này được Merr. mô tả khoa học đầu tiên năm 1920.
Freemium
Các số liệu cơ bản
Tỉ lệ rời đi (Churn rate) được định nghĩa là tỉ lệ người dùng đã rời khỏi sản phẩm được tính trong một khoảng thời gian cụ thể và dự kiến ​​sẽ không quay lại. Tỉ lệ rời đi tính bằng cách chia số lượng khách hàng đã mất đi trong khoảng thời gian cụ thể cho số lượng khách hàng bạn có vào đầu khoảng thời gian đó.
Kibatalia longifolia
Liên kết ngoài
Thể loại:Kibatalia Thể loại:Thực vật được mô tả năm 1920 Thể loại:Thực vật Philippines
Freemium
Theo dõi số liệu duy trì
Việc tính toán các số liệu duy trì phụ thuộc nhiều vào cách xác định tương tác sản phẩm: định nghĩa là bắt đầu của bất kỳ phiên sử dụng nào, bất kể độ dài hoặc chất lượng của phiên hoặc yêu cầu phải đăng nhập hoặc tiến triển qua một số điểm trong giao diện người dùng thì mới được tính là tương tác. Khi một tương tác sản phẩm đã được xác định, việc theo dõi các số liệu duy trì khá đơn giản.
Số liệu chuyển đổi (Conversion)
Số liệu chuyển đổi thường được trình bày dưới dạng phần trăm người dùng đã mua hàng vào một ngày cụ thể hoặc trong suốt vòng đời của sản phẩm. Trong mô hình freemium, tỷ lệ chuyển đổi thường cực kỳ thấp theo quy tắc 5% -  tỷ lệ phần trăm người dùng có thể trực tiếp đóng góp doanh thu là 5% hoặc ít hơn. Chuyển đổi không phải là một dạng số liệu đơn giản. Điều này là do nhiều sản phẩm freemium thu hút doanh thu từ hai nguồn: quảng cáo và mua chức năng cao cấp. Doanh thu quảng cáo làm "rối loạn" định nghĩa của người dùng đã chuyển đổi, vì  nếu chuyển đổi đơn giản là quá trình đóng góp doanh thu cho sản phẩm freemium, thì xem quảng cáo là một phương tiện chuyển đổi. Nhưng hành động hiển thị quảng cáo cho người dùng có thể có tác động tiêu cực đến khả năng đóng góp doanh thu cho sản phẩm freemium đó thông qua việc mua trực tiếp chức năng cao cấp, đó là định nghĩa chuyển đổi truyền thống hơn.
Oxalis foveolata
Oxalis foveolata là một loài thực vật có hoa trong họ Chua me đất. Loài này được Turcz. mô tả khoa học đầu tiên năm 1858.
Freemium
Số liệu chuyển đổi (Conversion)
Một số sản phẩm freemium không hiển thị quảng cáo cho người dùng cho đến khi những người dùng đó được coi là không thể chuyển đổi theo nghĩa truyền thống, quảng cáo đó là một phương thức kiếm tiền từ những người dùng sẽ không chuyển đổi. Theo đuổi chiến lược này, phân loại xem quảng cáo dưới dạng một hình thức chuyển đổi sẽ dẫn đến tỷ lệ chuyển đổi "ảo". Xem quảng cáo không nên được coi là một hình thức chuyển đổi trong số liệu freemium.
Khi quảng cáo đại diện cho một dòng doanh thu mà không hề ảnh hưởng đến sản phẩm freemium và khả năng kiếm tiền của người dùng tương tác cao, thì đó thực sự là một kỹ thuật tối ưu hóa doanh thu. Vấn đề triển khai quảng cáo vào sản phẩm freemium có thể gián tiếp ảnh hưởng tiêu cực đến việc "kiếm tiền" từ những người dùng có mức độ tương tác cao: gây ác cảm với những người chưa thực hiện việc mua nhưng có thể trở thành người dùng tương tác cao, những người ủng hộ sản phẩm nhưng khả năng chi trả bị giới hạn. Ủng hộ sản phẩm có thể xảy ra một cách ngẫu nhiên và độc lập với mô hình chi tiêu;  hiệu ứng này được khuếch đại bởi các đặc tính lan truyền của các mạng xã hội hiện đại và các kênh truyền thông xã hội, trong đó một minh chứng của người dùng có ảnh hưởng có thể đóng góp doanh thu chung.
Người dùng không trả tiền (non-paying users NPU), nên được "trân trọng" trong mô hình sản phẩm freemium, vì họ không chỉ đại diện cho một phần quy mô để đạt được mô hình tối ưu hóa trong sản phẩm freemium, họ cũng có thể đóng vai trò là "đại sứ" sản phẩm, giới thiệu thông qua các kênh xã hội hoặc kênh khác đến người dùng tương tác cao - những người có thể đóng góp vào dòng doanh thu của sản phẩm.
Oxalis foveolata
Liên kết ngoài
F Thể loại:Thực vật được mô tả năm 1858
Freemium
Số liệu doanh thu
Số liệu doanh thu thể hiện qua mức độ chi tiêu thông qua mua hàng trực tiếp trong sản phẩm. Điều này được thể hiện rõ nhất thông qua doanh thu trung bình trên mỗi người dùng (average revenue per user - ARPU) và doanh thu trung bình trên mỗi người dùng trả tiền (average revenue per paying user- ARPPU). ARPU là thước đo trung bình đóng góp doanh thu của mỗi người dùng. ARPU hàng ngày thể hiện doanh thu trung bình được đóng góp của mỗi người dùng hàng ngày hoặc tổng doanh thu từ mua hàng trực tiếp chia cho số người dùng tương tác với sản phẩm vào bất kỳ ngày nào được chọn. ARPU hàng ngày có thể được sử dụng để đánh giá hiệu quả của danh mục sản phẩm hoặc chất lượng của khách hàng khi gia nhập vào cơ sở người dùng sản phẩm;  giá trị ARPU hàng ngày giảm theo thời gian có thể chỉ ra giá trị các tính năng cao cấp của sản phẩm đang bị giảm đi. ARPU hàng ngày đôi khi được gọi là doanh thu trung bình trên mỗi người dùng hoạt động hàng ngày (Average Revenue Per Daily Active User - ARPDAU). ARPPU hàng ngày rất hiệu quả như là một biện pháp cải thiện thay đổi danh mục sản phẩm và khuyến mại vì nó có thể có thay đổi thấy rõ, do mẫu số trong tính toán mà người dùng trả tiền tính toán nhỏ hơn rất nhiều so với ARPU. ARPPU hàng ngày cung cấp cái nhìn sâu sắc về mức độ tốt và mức độ thay đổi liên tục có ảnh hưởng đến việc tạo doanh thu thực hiện.
Số liệu về sự gắn kết (Engagement)
Số liệu tham gia nắm bắt hành vi của người dùng liên quan đến tương tác sản phẩm. Số liệu này thể hiện về độ dài thời gian và tần suất sử dụng, cả hai số liệu này nhóm sản phẩm nên sử dụng để tạo ra trải nghiệm tốt hơn.
Trong mô hình freemium, sử dụng hàng ngày của khách hàng là "tham vọng" cao nhất: khi người dùng tương tác với sản phẩm hàng ngày, đưa sản phẩm vào cuộc sống của người dùng, thì người dùng có thể coi sản phẩm là một nguồn vui thích. Nói cách khác, khi người dùng tương tác với sản phẩm hàng ngày, người dùng có nhiều khả năng sẽ chi trả cho sản phẩm đó. Số liệu tương tác, đặc biệt là tần suất phiên và thời lượng phiên, không chỉ đo lường mức độ người dùng tương tác với sản phẩm mà còn giúp kiểm soát các tương tác đó. Các số liệu tương tác nên được sử dụng trong vòng phản hồi phát triển-phát hành-đo lường lặp đi lặp lại để đo lường và tối đa hóa sự hài lòng của người dùng đối với sản phẩm.
Phiên sử dụng đầu tiên
Phiên người dùng đầu tiên với một sản phẩm là rất quan trọng, ảnh hưởng đến sự gắn kết của người dùng với sản phẩm ; do đó, nó cần được đầu tư để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng. Trong bất kỳ sản phẩm freemium nào, quy mô cơ sở người dùng tự nhiên thông qua tăng trưởng và mua hàng và một phần trăm người dùng mới sẽ rời đi trong các phiên đầu tiên. Mặc dù điều này được coi là một quy tắc, cần nỗ lực để đảm bảo rằng tỷ lệ này càng thấp càng tốt.
The Onboarding funnel là một biểu đồ dựa trên sự kiện về sự tham gia của người dùng hoặc từ bỏ sản phẩm trong những khoảnh khắc tương tác đầu tiên hình thành giữa người dùng và sản phẩm. Quá trình onboarding phải được xác định bởi nhóm sản phẩm từ giai đoạn đầu của chu kỳ phát triển. Ở cấp độ khái niệm, mục đích của quy trình này là giới thiệu và trang bị cho người dùng mới kiến ​​thức cần thiết để tương tác với bộ tính năng của sản phẩm, đưa ra mức độ tương thích giữa nhu cầu của người dùng và tính năng cơ bản của sản phẩm.
Mức độ tương thích này là một điểm quan trọng cần xem xét khi thiết kế trường hợp sử dụng. Một quy trình onboarding tích cực là cho người dùng biết là nó có đáp ứng được nhu cầu của họ không hơn là cho biết trường hợp sử dụng của sản phẩm.
Sự không phù hợp giữa trường hợp sử dụng sản phẩm và nhu cầu người dùng ngăn chặn việc tạo doanh thu. Ảnh hưởng của những mâu thuẫn này phải được ước tính và đo lường trong quá trình thực hiện quy trình onboarding.
Số liệu phiên
Số liệu phiên nắm bắt thời lượng và tần suất của phiên. Số liệu phiên được sử dụng để đánh giá tương tác của người dùng với sản phẩm từ cấp tổng hợp; khi được thực hiện cùng với các chỉ số khác về hành vi người dùng, các số liệu phiên cung cấp cái nhìn sâu sắc về mô hình freemium.
Độ dài phiên trung bình được tính bằng cách chia tổng thời lượng của tất cả các phiên trong một khoảng thời gian cụ thể cho tổng số phiên sản phẩm đã hoàn thành trong khoảng thời gian đó. Bởi vì độ dài phiên có thể thay đổi lớn, độ dài phiên trung bình cũng cần được theo dõi để cho biết liệu độ dài của phiên nào đó có bị quá chênh lệch so với trung bình hay không. Số phiên trung bình mỗi ngày được tính bằng cách chia số phiên sản phẩm trong một ngày nhất định cho số người dùng đã tương tác với sản phẩm vào ngày đó.
Tạo sự cân bằng giữa độ dài và tần suất phiên đảm bảo rằng người dùng buộc phải quay lại sản phẩm nhưng không thường xuyên đến mức họ cảm thấy nhàm chán với nó. Độ dài phiên và tần số phiên phải tương phản với tỉ lệ rời bỏ hàng ngày, ARPU và được kiểm tra các mẫu có ảnh hưởng tiêu cực đến toàn bộ thời gian sử dụng của người dùng.
Số liệu về sự lan truyền (Virality)
Virality mô tả mức độ mà các sản phẩm được phân phối, lan truyền hoặc có được người dùng mới một cách tự nhiên, thông qua truyền miệng hoặc vận động người dùng dựa trên Internet.
Virality là mối quan tâm chính trong giai đoạn phát triển sản phẩm freemium. Sản phẩm được đón nhận tốt như thế nào khi phát hành bị ảnh hưởng bởi các điều kiện thị trường ngay trước và sau khi ra mắt, các sản phẩm tương tự của đối thủ cạnh tranh và thị hiếu của người dùng. Với những ảnh hưởng ngoại sinh này, việc thiết kế một sản phẩm xung quanh một số kỳ vọng về tính lan truyền là không đúng đắn;  thay vào đó, một sản phẩm nên được thiết kế để tạo thuận lợi cho tính lan truyền nhưng dự kiến ​​tài chính nên được xây dựng ở giai đoạn trước khi ra mắt, xung quanh một giả định hợp lý về mức tăng trưởng tự nhiên.
Virality hook
Virality hook là hoạt động được triển khai phổ biến qua các mạng xã hội kết nối các tính năng của sản phẩm với API của bên thứ ba và có thể "truyền đi" một khía cạnh của hoạt động của người dùng đến những người có sở thích tương tự. Virality hooks phải được thiết kế với hai tính năng độc lập: tính kiểm soát và hiệu quả. Ví dụ: Nhà hàng sử dụng Facebook để lôi kéo mọi người đến bằng các lời chào mời: Hãy like trang này để được giảm giá 20% hoặc nhận món khai vị miễn phí. Các cửa hàng thời trang có thể cung cấp thông tin hấp dẫn về một mẫu quần áo mới nhất và đưa liên kết của sản phẩm đó mà khách hàng có thể sử dụng để chia sẻ sản phẩm với danh sách bạn bè của họ trên nền tảng mạng xã hội.
Mạng xã hội không phải là điểm đến duy nhất của virality hooks, có thể gặp các vấn đề như: các mạng xã hội có thể phân loại hoạt động được tạo bởi các sản phẩm của bên thứ ba là spam. Ngoài ra, thông báo tự động được tạo và gửi từ một sản phẩm freemium đến mạng xã hội có xu hướng thiếu tính cá nhân hóa. Điều này không chỉ tạo ra sự xa lánh của người dùng trên mạng xã hội, mà còn không khuyến khích bạn bè của người dùng chấp nhận sản phẩm, họ tin rằng sản phẩm freemium đã lạm dụng quyền truy cập vào mạng xã hội. Doanh nghiệp nên chú ý điều đó;  nếu quyền truy cập bị thu hồi, các quyết định phát triển sản phẩm sẽ mất môi trường phát triển.
=
K-Factor ===== Hệ số K là số người dùng mới trung bình sử dụng sản phẩm và đại diện cho các hiệu ứng lan truyền của phức hợp sản phẩm, tăng theo thời gian. Hệ số K thường không được coi là một số liệu chính xác mà là một ước lượng.
Hệ số K thường được đo bằng cách chia số lượng người dùng "có được bằng lan truyền" cho số lượng người dùng "có được không bằng lan truyền".
Số lượng người dùng có được bằng lan truyền là sự phản ánh số lượng lời mời lan truyền được tạo ra thông qua các virality hook nhân với tỷ lệ chuyển đổi của những lời mời đó, còn số lượng người dùng không được mua bằng lan truyền có nguồn gốc từ một loạt các nguồn mua có thể có: tự nhiên, truyền miệng và mua lại có trả tiền (paid acquisition).
Cách tổ chức số liệu
Với tính phổ biến cần thiết của dữ liệu và quy mô lớn mà dữ liệu phải được thu thập, cổng thông tin báo cáo tập trung có thể là cách dễ nhất để phổ biến số liệu sản phẩm. Khối lượng lớn dữ liệu được tính toán thông qua các quy trình hàng loạt và làm cho các tổng hợp đó có sẵn thông qua bảng điều khiển được lưu trữ, sẽ tăng tốc độ mà chúng có thể được truy cập và hấp thụ.
Giải thích dữ liệu chính xác để tạo điểm hành động đòi hỏi phải có chuyên môn cụ thể;  Tốt hơn khi sở hữu chuyên môn để giải thích chính xác các số liệu và triển khai các tính năng mới dựa trên thử nghiệm và các mẫu hành vi định lượng. Hai yêu cầu này liên quan nhiều đến khoa học dữ liệu cũng như phát triển sản phẩm;  nhóm sản phẩm phải có khả năng giao tiếp rõ ràng với nhóm phân tích để diễn giải kết quả phân tích. Số liệu nên được lưu hành nội bộ trong các báo cáo, được trích dẫn trong các bài thuyết trình và thậm chí được hiển thị trong văn phòng để giữ cho các nhóm theo dõi cách thức các sản phẩm của công ty hoạt động.
=
Thiết kế Dashboard ===== Thiết kế của bảng điều khiển có thể ảnh hưởng đến tần suấ t sử dụng và mức độ người được cấp quyền vào xem nó. Chức năng bảng điều khiển cần phải trực quan, khi dữ liệu được hiển thị quá trừu tượng, nó có thể không được coi là tốt nhất. Bảng điều khiển tốt phải đạt được sự cân bằng giữa khoa học và nghệ thuật; chức năng bảng điều khiển, tổng hợp các số liệu nên rõ ràng và dễ hiểu.
Giá trị trọn đời khách hàng (Life-Time Value) và mô hình freemium
Giá trị trọn đời khách hàng (Life-Time Value - LTV) Là giá trị hiện tại của tất cả các dòng tiền trong tương lai do người dùng đóng góp cho một sản phẩm Freemium nhất định. Nói cách khác, LTV là tổng số tiền mà người dùng dự kiến ​​sẽ chi cho một sản phẩm, được điều chỉnh như thể số tiền đó đã được nhận dưới dạng một khoản tiền ngày hôm nay. Trong mô hình freemium, LTV là tuổi thọ người dùng dự kiến ​​nhân với giá định kỳ gói đăng ký của người dùng đó.
Cơ sở phân tích cần thiết để khởi chạy các sản phẩm freemium đáp ứng các điều kiện tiên quyết để ước tính LTV: dữ liệu hành vi xung quanh các mẫu chi tiêu, dữ liệu nhân khẩu học, thống kê sử dụng, v.v. Rào cản mà hầu hết các công ty phải đối mặt trong việc sử dụng các mô hình LTV dự đoán là: (1) thiếu hụt các chuyên gia có thể cung cấp các mô hình dự đoán khả thi và (2) do tính phức tạp của chúng, các mô hình LTV chỉ có thể được mô tả bằng cách sử dụng tranh luận hộp đen (A black box argument).
=== Sử dụng LTV === LTV tạo thành xương sống của các sản phẩm freemium tiếp thị và giúp thông báo các quyết định xung quanh sự phát triển liên tục. Khả năng tính toán số liệu LTV chính xác chỉ thực sự hữu ích trong các trường hợp người dùng có thể được chuyển từ sản phẩm này sang sản phẩm khác dựa trên các LTV dự đoán của họ. Việc này được gọi là quảng cáo chéo (cross-promotion).
Khi một công ty ước tính rằng một người dùng được quảng cáo chéo sẽ tạo ra doanh thu sản phẩm thông qua mua hàng ít hơn so với giá trị giao dịch trước của người dùng, thì việc trao đổi chéo người dùng đó với một ứng dụng khác của công ty là một "lựa chọn hợp lý về mặt kinh tế". Quảng cáo chéo của các công ty lớn có danh mục sản phẩm đa dạng (để người dùng có thể được quảng bá chéo trong hệ thống của công ty) hoặc hệ thống phân tích tinh vi (để có thể ước tính giá trị chính xác của người dùng trước người dùng được bán hoặc giao dịch).
Hiểu được liệu người dùng có phải là ứng cử viên tốt để quảng cáo chéo ra bên ngoài hệ thống của công ty để bán cho công ty khác đòi hỏi giá bán quảng cáo chéo vượt quá LTV dự kiến ​​của người dùng và giá bán vượt quá giá trị ngầm giữ người dùng trong hệ thống của công ty là người dùng không trả tiền. Hãy nhớ lại rằng tất cả người dùng, cho dù họ đóng góp doanh thu cho sản phẩm hay không, đều có giá trị.
Tất cả các công ty sản xuất các sản phẩm freemium đều được hưởng lợi từ việc hiểu các cơ chế của LTV, bởi vì hiểu được các thành phần chính của LTV và tác động định hướng đến giá trị của nó cho phép xây dựng các sản phẩm tối đa hóa số tiền người dùng chi cho chúng.
Do quy trình phát triển freemium được lặp lại và dựa trên dữ liệu, nên tiến trình tối đa hóa LTV có thể được đo ngay cả khi số liệu cuối cùng không được ước tính chính xác. Những gì có thể được thực hiện để tăng LTV của người dùng luôn cung cấp insight có giá trị dẫn đến sự phát triển để tạo ra doanh thu của các sản phẩm freemium tốt hơn.
LTV có thể được tính theo bất kỳ cách nào, nhưng bất kể phương pháp tính toán nào được sử dụng đều có 2 thành phần chính là: số liệu duy trì và số liệu tiền tệ hóa. Các số liệu duy trì mô tả thời gian người dùng được dự đoán sẽ duy trì hoạt động trong một sản phẩm;  các số liệu tiền tệ hóa mô tả số tiền mà người dùng dự kiến ​​sẽ chi cho sản phẩm.
Mặc dù LTV không chính xác, nó thuộc về độ ổn định của các số liệu freemium vì nó đại diện cho sự hợp lưu của tất cả các số liệu khả thi tối thiểu, trong đó độ chính xác tăng luôn luôn là mục tiêu. LTV mang tính dự đoán và bất kỳ mô hình dự đoán nào cũng dễ bị lỗi;  số liệu duy trì và tiền tệ hóa là mô tả và nên được đo lường với sự tự tin hoàn toàn. Vì vậy, để theo đuổi một phép đo LTV chính xác hơn bao giờ hết, nhóm sản phẩm hoàn toàn đảm bảo rằng các số liệu duy trì và tiền tệ hóa của mình mà qua đó nhiều quyết định sản phẩm được đưa ra vẫn đáng tin cậy.
Ra quyết định với LTV
LTV là một nhiệm vụ tiếp thị, không phải là một chiến lược kinh doanh và vì nó đại diện cho doanh thu dự kiến chứ không phải là doanh thu hiện tại, nên nó không thể được sử dụng như một đại diện cho lợi nhuận cấp công ty. Việc đánh giá mức lợi nhuận hoạt động của doanh nghiệp được thể hiện bằng doanh thu trừ chi phí. LTV chỉ đóng góp cho điều này theo nghĩa là nó hạn chế chi phí tiếp thị trong phạm vi được thiết lập bởi ước tính của công ty về tổng đóng góp doanh thu của người dùng trọn đời. Nhưng những đóng góp doanh thu không phải là ngay lập tức mà trong suốt thời gian rất dài.
Trong phạm vi của một sản phẩm, số liệu LTV kết hợp với các số liệu khả thi tối thiểu, có thể được sử dụng như một công cụ để xác định những thiếu sót có thể nhìn thấy mà không có thước đo hiệu suất. LTV rất hữu ích khi ưu tiên phát triển tính năng mới dựa trên các số liệu mà các tính năng được dự kiến ​​sẽ tăng. Ví dụ: nếu LTV thấp nhưng chuyển đổi và ARPDAU hợp lý, thì các tính năng góp phần duy trì nên được ưu tiên.
Đối với một tính năng chỉ tồn tại trên giấy, các LTV đóng vai trò quan trọng trong quá trình đánh giá tính năng này;  mỗi tính năng mới được phát triển phải được xem xét theo vai trò mà tính năng đóng góp trong việc đáp ứng các mục tiêu doanh thu tổng thể của sản phẩm. Đây là lý do tại sao mô hình LTV rất quan trọng, ngay cả khi nó chỉ chính xác theo định hướng. Khi giới thiệu một tính năng cụ thể, phát triển tính năng cũ có thể được sử dụng để ước tính so sánh, với độ chính xác hợp lý, tác động đến các số liệu sản phẩm. Ngay cả khi một mô hình LTV chỉ hữu ích trong việc dự đoán mức độ thay đổi LTV ở mức tương đối, nó vẫn có thể được sử dụng để ưu tiên phát triển tính năng.
Thiết kế danh mục sản phẩm
Để tối đa hóa doanh thu, dịch vụ freemium cần một nền tảng người dùng khổng lồ. Vì vậy việc thiết kế danh mục sản phẩm là tối quan trọng và là điểm phân biệt giữa chiến lược freemium và chiến lược giá thông thường. Trong mô hình dịch vụ freemium, chi phí biên của một sản phẩm số bán ra là 0$. Do đó quy mô danh mục sản phẩm không phải là một cơ chế cạnh tranh về giá với các đối thủ trong thị trường mà quan trọng là chất lượng của dịch vụ đáp ứng được nhu cầu của khách hàng. Danh mục sản phẩm càng lớn thì cơ hội người dùng chi trả phí cho dịch vụ freemium càng cao và người dùng cũng sẵn sàng chi trả nhiều hơn cho một trải nghiệm được cá nhân hóa.
Người dùng miễn phí và người dùng trả phí (Non-paying user and revenue-based user)
Mô hình dịch vụ freemium hoạt động dựa trên quy tắc tỷ lệ chuyển đổi 5% (conversion rate ), tức là doanh thu từ  5% khách hàng trả phí (premium customer) có thể trả cho chi phí vận hành  phục vụ 95% khách hàng sử dụng miễn phí. Người dùng miễn phí mang lại một số lợi ích nhất định cho dịch vụ freemium, những lợi ích này không ảnh hưởng trực tiếp đến dịch vụ nên những nhà quản trị cần phải phân tích và hiểu rõ những lợi ích này và sử dụng nó một cách tối ưu. Lợi ích thứ nhất  đến từ người dùng miễn phí là dữ liệu (data) về sự thật ngầm hiểu (customer insight) và hành vi người dùng. Lợi ích  thứ hai là mức độ viral, một lượng lớn người dùng miễn phí có thể giới thiệu, chia sẻ về dịch vụ trên mạng xã hội cho bạn bè, những người có thể tạo ra doanh thu cho dịch vụ trong tương lai.Lợi ích thứ ba là lượng nhận xét, review về dịch vụ. Số người dùng trả phí cũng được chia thành 3 nhóm dựa theo số tiền họ chi trả cho dịch vụ một ngày: whale (>5$), dolphins(1.01$- 5$), Minnows(0.1$-1$).
Downstream marketing
Các chiến dịch sáng tạo nội dung và nâng cao lòng trung thành được gọi là marketing chiến thuật (downstream marketing), tập trung vào việc bán hàng ngắn hạn, nhằm tạo ra,duy trì sự nhận biết và lặp lại việc chi trả phí cho một dịch vụ. Trong mô hình dịch vụ freemium, downstream marketing được chi phối bởi thiết kế dữ liệu người dùng (data-driven design), khả năng để người dùng tiếp tục truy cập dịch vụ và thực hiện promotion đòi hỏi sự nghiên cứu hành vi người dùng kĩ càng. Khi danh mục sản phẩm của dịch vụ freemium được duy trì, tổng số người dùng được phân khúc, và giá trị vòng đời của khách hàng ngày càng mở rộng thì quá trình thúc đẩy và khuyến khích người dùng thực hiện thanh toán và trả phí sẽ không bao giờ kết thúc.
Reengagement marketing
Một hình thức phổ biến nhất của downstream marketing là reengagement marketing, đây là quy trình thực hiện chạy quảng cáo trên website, ứng dụng điện thoại, email, mobile web nhắm đến những người dùng đã biết đến dịch vụ để kích thích họ sử dụng lại, mặc dù đây là hình thức không luôn luôn hiệu quả nhưng nó rất phổ biến vì chi phí ít và không tốn phí kết nạp thêm người dùng mới cho dịch vụ (user acquisition). Re-engagement marketing là một hình thức branding mạnh mẽ và là một công cụ tối ưu tỷ lệ chuyển đổi (conversion optimization tool) trong một chiến lược công nghệ số.
==== Promotional targeting ==== Hình thức thứ hai của downstream marketing đối với dịch vụ freemium là promotional targeting (khuyến mãi mục tiêu) như discount (giảm giá), time-limited special offer (ưu đãi trong giới hạn thời gian nhất định), giảm giá theo gói nhiều dịch vụ khác nhau,... Các khuyến mãi này được điều khiển bằng phân tích dữ liệu, giống với reengagement marketing, khuyến mãi mục tiêu dựa trên profile người dùng và hành vi của họ tương tác với các dịch vụ hiển thị trên web site từ đó đưa ra những nhóm quảng cáo được lập trình tự động (programmatic advertising) nhắc nhở người dùng về những sản phẩm họ đã xem và khuyến khích họ thực hiện mua những sản phẩm hoặc dịch vụ đó. Các quảng cáo khuyến khích mua hàng cũng là một công cụ để đẩy mạnh retention và engagement.
Chiến lược tăng trưởng
Mọi quyết định trong những giai đoạn đầu tiên phát triển một dịch vụ freemium quyết định rất lớn vào sự thành công của dịch vụ. Quy mô (Scale) là yếu tố cốt lõi xoay quanh dịch vụ này được xây dựng như thế nào, cụ thể là  cơ sở người dùng phải đủ lớn để có đủ người dùng trả phí giúp duy trì dịch vụ. Đây là bước có ý nghĩa quan trọng trong giai đoạn lập kế hoạch và thiết kế dịch vụ freemium. Sau khi ra mắt, chiến lược tăng trưởng là một khuôn khổ làm việc định lượng giúp đo lường và cải thiện chất lượng dịch vụ để thu hút và duy trì người dùng.
Mục tiêu về nhân khẩu (Demographic targeting)
Các quyết định chiến lược có ý nghĩa lớn nhất được đưa ra vào giai đoạn thiết kế sản phẩm thường xoay quanh việc nhắm vào nhân khẩu học của người dùng. Điều này không liên quan chặt chẽ đến việc tạo thêm khách hàng mới cho dịch vụ Freemium (user acquisition) hay yếu tố nhân khẩu nào được sử dụng để target các chiến dịch quảng cáo. Thay vào đó, nó đề cập đến thị hiếu của người dùng bằng cách lựa chọn nhóm nhân khẩu học phù hợp nhất với sản phẩm cuối cùng mà doanh nghiệp hướng tới. Nhắm mục tiêu theo nhân khẩu học (demographic targeting) chắc chắn phải được thực hiện trong chu kỳ của một sản phẩm dịch vụ (product’s life cycle). Nếu các biến nhân khẩu được xây dựng thành công trong giai đoạn phát triển sản phẩm thì khi ra mắt dịch vụ sẽ được trực tiếp tiếp thị đến người dùng có tiềm năng chi trả, nếu các biến nhân khẩu cần được hoàn thiện thêm thì chúng sẽ được dùng để tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị.
Paid user acquisition
Một khái niệm thường được nhắc đến nhiều trong việc phát triển người dùng (user growth)là user acquisition. Đây là việc kết nạp thêm khách hàng mới cho sản phẩm thông các phương thức khác nhau từ quảng cáo đến vận dụng các hoạt động viral. Paid user acquisition là một chủ đề thường được nhắc đến trong việc phát triển dịch vụ freemium, cụ thể là phát triển một cơ sở người dùng trong một thị trường cạnh tranh. User acquisition là một rào cản đối với việc gia nhập vào một phân khúc thị trường mới, nơi sản phẩm dịch vụ freemium không chỉ phải cạnh tranh về chất lượng mà còn về cơ sở hạ tầng. Các "ông lớn" có thể định giá thấp để những doanh nghiệp mới gia nhập khó có thể phát triển cơ sở người dùng của họ.
Quảng cáo hiển thị trực tuyến
Quảng cáo hiển thị online (online display advertising ) là phương tiện chính hỗ trợ các dịch vụ freemium tạo ra doanh thu từ các sản phẩm của họ trên trang web. Trong giai đoạn đầu của quảng cáo hiển thị online, các mẩu quảng cáo sẽ được đăng tải dựa trên hợp đồng cụ thể với số lượng hiển thị (impression) đã mua (dựa trên CPM) với mức giá định trước tại một thời điểm nhất định trong tương lai. Lượng hiển thị quảng cáo dựa trên nhiều đặc điểm khác nhau của người dùng. Vì vậy thay vì mua số lượng lớn impression, nhà quảng cáo có thể đặt giá thầu (bid) cho mỗi lần hiển thị dựa vào nhu cầu thị trường tại thời điểm đó. Ưu điểm của mô hình này là nó liên quan đến tối ưu hóa chi phí, vì đấu thầu giá (bidding) trong thời gian thực có thể kiểm soát chính xác hơn chi tiêu cho quảng cáo.
Xem thêm
Web 2.0
The long tail
Programmatic Advertising
Flickr
Spotify
Minimin Viable Product (MVP)
Giá trị trọn đời khách hàng (Life-Time Value)
Tham khảo
Thể loại:Mô hình kinh doanh Thể loại:Chiến lược Thể loại:Từ mới Thể loại:Bài sinh viên đóng góp cho Wikipedia
Onthophagus guttatus
Onthophagus guttatus là một loài bọ cánh cứng trong họ Bọ hung (Scarabaeidae).
Liên kết ngoài
G
Wilhelm von Woyna
Wilhelm Friedrich von Woyna (7 tháng 5 năm 1819 tại Trier – 29 tháng 12 năm 1896 tại Bonn) là một sĩ quan quân đội Phổ, đã được thăng đến cấp Thượng tướng Bộ binh. Ông đã từng tham chiến trong cuộc Chiến tranh Áo-Phổ năm 1866 và cuộc Chiến tranh Pháp-Đức (1870 – 1871). Để vinh danh ông, một con đường tại Mainzer Neustadt và tại Berlin Reinickendorf đã được đặt theo tên ông.
Tiểu sử
Wilhelm von Woyna là con trai của Karl Daniel Michael von Woyna (1782 – 1838) và người vợ của ông này là Ehefrau Antonia Thekla, tên khai sinh von Birkhahn (1786 – 1825).
Woyna đã theo học trường thiếu sinh quân ở Potsdam và Berlin. Vào ngày 5 tháng 8 năm 1837, ông gia nhập Trung đoàn Bộ binh số 17 "Bá tước Barfuß" với cấp bậc Thiếu úy. Đến ngày 31 tháng 5 năm 1846, ông được thuyên chuyển vào Trung đoàn Súng trường Cận vệ. Với đơn vị này, ông đã tham chiến trong chiến dịch chống Đan Mạch (1848 – 1851) và được thăng quân hàm Trung úy trong Tiểu đoàn Bộ binh nhẹ số 7 vào ngày 12 tháng 11 năm 1848. Vào ngày 13 tháng 7 năm 1852, Woyna được lên quân hàm Đại úy, tiếp sau đó ông được bổ nhiệm một chức Đại đội trưởng trong Tiểu đoàn Bộ binh nhẹ số 8 vào ngày 23 tháng 4 năm 1853. Về sau, ông được lãnh một chức vụ tương tự trong Tiểu đoàn Bộ binh nhẹ số 2 kể từ ngày 13 tháng 8 năm 1856 cho tới ngày 7 tháng 7 năm 1858, rồi được chuyển vào Trung đoàn Bộ binh số 32 với cấp bậc Thiếu tá. Trong trung đoàn này, Woyna được bổ nhiệm làm Tiểu đoàn trưởng của Tiểu đoàn Hỏa mai (Füsilierbataillons) vào ngày 18 tháng 9 năm 1858. Sau khi ông rời khỏi chức chỉ huy của mình vào ngày 21 tháng 6 năm 1861, Woyna trở thành Tiểu đoàn trưởng của Tiểu đoàn Jäger số 8 và được lên quân hàm Thượng tá vào ngày 18 tháng 10 năm 1861. Vào ngày 18 tháng 4 năm 1865, Woyna được giao tạm quyền chỉ huy (Führung) Trung đoàn Hỏa mai Hạ Rhein số 39 và được bổ nhiệm làm Trung đoàn trưởng hai ngày trước khi được thăng cấp Đại tá vào ngày 18 tháng 6 năm 1865. Ông đã dẫn dắt trung đoàn của mình tham gia Chiến dịch Main của cuộc Chiến tranh Bảy tuần (1866), chiến đấu trong các trận đánh tại Hammelburg, Helmstadt và Roßbrunn.
Vào ngày 14 tháng 7 năm 1870, ông được nhậm chức Lữ đoàn trưởng của Lữ đoàn Bộ binh số 28 rồi được lên quân hàm Thiếu tướng vào ngày 26 tháng 8 năm 1870. Trong cuộc Chiến tranh Pháp-Đức (1870 – 1871), Lữ đoàn Bộ binh số 28 – một phần thuộc biên chế của Sư đoàn số 14 – dưới sự thống lĩnh của von Woyna đã tham gia các trận đánh quyết liệt tại Spicheren, Colombey, Gravelotte, Beaune-la-Rolande đồng thời tham gia các cuộc vây hãm Metz và Paris. Đầu tháng 1 năm 1871, ông cũng hạ được pháo đài Rocroi. Do những thành tích của ông trong cuộc chiến, vào ngày 3 tháng 3 năm 1871, ông được Đức hoàng Wilhelm I ban tặng Huân chương Quân công, phần thưởng quân sự cao quý nhất của Phổ.
Sau khi cuộc chiến kết thúc với sự bại trận của Pháp, Tướng Woyna được đổi làm Tư lệnh của Lữ đoàn Bộ binh số 14 vào ngày 3 tháng 6 năm 1871. Đến ngày 11 tháng 10 năm 1873, ông được bổ nhiệm làm quyền Chỉ huy của Sư đoàn số 30, trước khi Woyna được thụ phong Tư lệnh vào ngày 25 tháng 11 và được phong cấp bậc Trung tướng vào ngày 11 tháng 12 năm 1873.
Kể từ năm 1880 cho đến khi chấm dứt sự nghiệp quân sự của mình vào năm 1886, ông giữ chức vụ Thống đốc pháo đài Mainz. Trong trận lũ tại Mainz, đồn binh dưới quyền chỉ huy của Woyna đã giúp đỡ nhân dân thành phố và các vùng phụ cận thoát khỏi tình cảnh khó khăn của họ. Điều đó góp phần khiến cho ông được phong danh hiệu Công dân danh dự của thành phố Mainz vào ngày 23 tháng 1 năm 1883. Vào tháng 8 năm 1886, Woyna nghỉ hưu. Vào ngày 29 tháng 12 năm 1896, ông từ trần ở Bonn.
Tham khảo
Thể loại:Tướng Phổ Thể loại:Nhân vật trong Chiến tranh Áo-Phổ Thể loại:Quân nhân Đức trong Chiến tranh Pháp–Phổ Thể loại:Người nhận Pour le Mérite Thể loại:Tướng Đức Thể loại:Công dân danh dự Mainz Thể loại:Thống đốc Mainz Thể loại:Người nhận Huân chương Đại bàng Đỏ hạng I Thể loại:Người nhận Huân chương Vương miện Phổ hạng II Thể loại:Người nhận Huân chương Hoàng gia Hohenzollern Thể loại:Sinh năm 1819 Thể loại:Mất năm 1896
Caragana kozlowii
Caragana kozlowii là một loài thực vật có hoa trong họ Đậu. Loài này được Kom. miêu tả khoa học đầu tiên.
Liên kết ngoài
Thể loại:Caragana
Glaphyria cappsi
Liên kết ngoài
Thể loại:Glaphyria
Trimeresurus fasciatus
Tham khảo
Thể loại:Trimeresurus Thể loại:Động vật được mô tả năm 1896 Thể loại:Động vật đặc hữu Indonesia Thể loại:Động vật bò sát châu Á
Dysstroma walkerata
Dysstroma walkerata là một loài bướm đêm trong họ Geometridae.
Tham khảo
Thể loại:Dysstroma
Vắc-xin phòng bệnh sởi
Vắc-xin phòng bệnh sởi là vắc xin rất hiệu quả trong việc phòng ngừa bệnh sởi. Sau khi tiêm một liều, 85% trẻ chín tháng tuổi và 95% trên mười hai tháng tuổi miễn nhiễm bệnh. Hầu như tất cả những người không miễn dịch sau một liều đơn đều đạt miễn dịch sau mũi thứ hai. Khi tỷ lệ tiêm chủng trong vùng trên 93% thì thường không còn bùng phát dịch nữa; tuy nhiên, dịch có thể tái phát nếu tỷ lệ tiêm chủng lại giảm. Tác dụng của vắc xin bệnh sởi kéo dài nhiều năm. Tuy nhiên, hiệu quả của vắc xin có giảm theo thời gian hay không thì vẫn chưa biết rõ. Vắc xin cũng có thể ngăn ngừa bệnh nếu được cho dùng trong vòng hai ngày bị phơi nhiễm.
Độ an toàn
Nhìn chung, vắc xin bệnh sởi an toàn kể cả đối với những người bị nhiễm HIV. Tác dụng phụ thường nhẹ và không kéo dài. Tác dụng phụ gồm có đau tại nơi tiêm hay sốt nhẹ. Theo ghi nhận, cứ khoảng một trăm ngàn người thì có một người bị phản vệ. Tỷ lệ hội chứng Guillian-Barre, tự kỷ và bệnh viêm ruột không thấy tăng.
Chế phẩm
Vắc xin có mặt trên thị trường ở cả dạng đơn và dạng kết hợp với vắc xin khác gồm vắc xin rubella, vắc xin phòng quai bị, và vắc xin phòng thủy đậu (vắc xin MMR và vắc xin MMRV). Vắc xin bệnh sởi có hiệu quả giống nhau trong tất cả các dạng chế phẩm. Tổ chức Y tế Thế giới khuyến cáo tiêm chủng vắc xin vào lúc chín tháng tuổi ở những vùng có bệnh lưu hành. Ở những vùng bệnh ít xảy ra thì nên tiêm chủng vào lúc mười hai tháng tuổi. Đây là loại vắc xin sống. Vắc xin ở dạng bột khô cần được pha trước khi tiêm hoặc dưới da hoặc bắp thịt. Để xác nhận vắc xin đã tiêm có hiệu quả thì phải dựa vào xét nghiệm máu.
Lịch sử, xã hội và văn hóa
Thomas C. Peebles làm việc với John Franklin Enders, như là một đồng nghiệp tại Bệnh viện Nhi đồng Boston. Enders được biết đến như là "Cha đẻ của vắc-xin hiện đại", và Enders đã là 1 trong 3 người đoạt được giải thưởng Nobel về Y khoa năm 1954 nhờ nghiên cứu về việc nuôi cấy virus bại liệt dẫn đến sự phát triển của vắc-xin ngừa bệnh này. Chuyển sang nghiên cứu bệnh sởi, Enders gửi Peebles đến trường Fay ở Massachusetts, nơi dịch bệnh đang lan rộng ra và Peebles đã có thể biệt lập virus này từ một số mẫu máu và tăm bông họng mà ông ta đã lấy từ các học sinh. Ngay cả sau khi Enders đưa ông ta ra khỏi nhóm nghiên cứu, Peebles vẫn có thể nuôi cấy virus và chứng minh rằng căn bệnh này có thể truyền sang những con khỉ được tiêm bằng vật liệu mà anh ta thu thập được. Enders sau đó sử dụng virus được nuôi cấy để phát triển vắc-xin sởi vào năm 1963 dựa trên vật liệu được phân lập bởi Peebles.
Tính đến năm 2013, trên toàn cầu có khoảng 85% trẻ được tiêm chủng vắc xin sởi. Vào năm 2008, có ít nhất 192 quốc gia cung cấp hai liều tiêm chủng. Vắc xin được đưa vào sử dụng lần đầu vào năm 1963. Vắc xin kết hợp sởi-quai bị-rubella (MMR) có mặt trên thị trường lần đầu vào năm 1971. Vắc xin đậu mùa được thêm vào vắc xin ba trong một này vào năm 2005 gọi là vắc xin MMRV. Vắc xin phòng bệnh sởi nằm trong Danh sách các thuốc thiết yếu của WHO, thuốc quan trọng nhất cần có trong hệ thống y tế cơ sở. Vắc xin này không quá đắt.
Tham khảo
Thể loại:Vắc-xin Thể loại:RTT