stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Yumekui Merry

| --- | --- |
Yumekui Merry
Bìa tập đầu tiên của Yumekui Merry với hình Merry Nightmare.
夢喰いメリー (Yumekui Merī)
Thể loại: Hành động, Kỳ ảo
Manga
Tác giả: Ushiki Yoshitaka
Nhà xuất bản: Houbunsha
Đối tượng: Seinen
Tạp chí: Manga Time Kirara Forward
Đăng tải: 10 tháng 9 năm 2008 – nay
Số tập: 6
Anime
Đạo diễn: Shigeyasu Yamauchi
Sản xuất: Hideki Shirane
Kịch bản: Ushiki Yoshitaka
Âm nhạc: Keiichi Oku
Hãng phim: J.C. Staff
Cấp phép:   Sentai Filmworks
Phát sóng:  7 tháng 1 năm 2011  – đang lên lịch
Số tập: 13
 Cổng thông tin Anime và manga
Yumekui Merry (夢喰いメリー, Yumekui Merī?) là một loạt manga hành động kỳ ảo được viết và minh hoạ bởi Ushiki Yoshitaka. Loạt manga được đăng định kỳ trên tạp chí seinen manga của Houbunsha Manga Time Kirara Forward. Bộ manga đã được chuyển thể thành seri anime truyền hình bởi J.C. Staff và bắt đầu được phát sóng vào ngày 7 tháng 1 năm 2011.
Câu chuyện

Yumeji Fujiwara, là một nam sinh bình thường như bao người khác, sau một sự kiện xảy ra 10 năm trước, đã nhận được khả năng nhìn thấy năng lượng thoát ra từ giấc mơ của mọi người, và có thể đoán trước kiểu giấc mơ nào mà họ sẽ gặp trong đêm tiếp theo. Từ đó, cậu bắt đầu có những giấc mơ kỳ lạ thấy mình bị mèo đuổi bắt, và sau đó cậu biết được rằng chủ nhân của quân đội mèo, John Doe, muốn dùng cơ thể cậu để xâm nhập vào thế giới thực. Một ngày nọ, khi đang trên đường về nhà, một cô gái bí ẩn rời từ trên cao xuống đè lên người cậu. Cô gái này, tên là Merry Nightmare, chính là một mộng quỷ (夢魔, muma?), đang cố tìm cách quay về thế giới của mình.
Phạm Nguyên Sơn

| Phạm Nguyên Sơn |
| --- | --- |
Sinh: 1962 Hưng Yên, Việt Nam
Quốc tịch:  Việt Nam
Cấp bậc:   Thiếu tướng
Alma mater: Học viện Quân y
Phạm Nguyên Sơn (sinh 1962), quê quán: xã Ngọc Lâm, huyện Mỹ Hào, tỉnh Hưng Yên. Ông là một sĩ quan cấp cao trong Quân đội nhân dân Việt Nam, hàm Thiếu tướng, Phó Giáo sư, Tiến sĩ, nguyên Phó giám đốc Bệnh viện Trung ương Quân đội 108.
Tiểu sử

Thiếu tướng PGS.TS. Phạm Nguyên Sơn tốt nghiệp bác sĩ tại Học viện Quân Y năm 1986 và là Bác sĩ nội trú của Học viện Quân Y. Năm 2002, Ông    đã bảo vệ thành công luận án tiến sĩ y học tại Học viện Quân Y, được phong Phó giáo sư năm 2007, được bầu làm thành viên của Trường môn tim mạch học các nước Đông Nam Á (FAsCC) năm 2010, thành viên của Trường môn tim mạch học Hoa kỳ (FACC) năm 2018 và thành viên Hội Tim mạch Châu Âu (FESC) năm 2020.
Thiếu tướng PGS. TS. Phạm Nguyên Sơn đã qua các khóa đào tạo về chuyên ngành tim mạch tại Đại học Y khoa Sherbrooke - Quebec - Canada năm 1994-1995, tại Marseille-Cộng hoà Pháp năm 2003 và Viện Tim mạch Quốc gia Malaysia năm 2006. Đã qua các khoá đào tạo về quản lý bệnh viện của Viện đào tạo về quản lý y tế Paris (Pháp)  năm 2012, Đại học Bayreuth (Đức) - Đại học Phạm Ngọc Thạch năm 2014, Đại học SANNO (Nhật Bản) năm 2018.
Quá trình giữ các chức vụ: Bác sĩ điều trị Khoa nội Tim mạch - Bệnh viện TWQĐ 108 (1986); Phó Chủ nhiệm Khoa Khoa nội Tim mạch - Bệnh viện TWQĐ 108 (2004); Chủ nhiệm Khoa Khoa Nội Tim mạch - Bệnh viện TWQĐ 108 (2008); Phó Viện trưởng Viện Tim mạch - Bệnh viện TWQĐ 108 (2012); Phó giám đốc  Bệnh viện TWQĐ 108 (2013), Chủ nhiệm Bộ môn Nội Tim mạch - Viện nghiên cứu khoa học Y - Dược lâm sàng 108. Thiếu tướng Phạm Nguyên Sơn đồng thời là Ủy viên Hội đồng Khoa học Y học Quân sự - Bộ quốc phòng; Ủy viên Hội đồng chuyên môn Miền Bắc - Ban Bảo vệ và Chăm sóc sức khỏe cán bộ trung ương; Phó Chủ tịch Hội Tim mạch học quốc gia Việt nam; Phó chủ tịch Phân hội Tim mạch học can thiệp Việt nam; Phó chủ tịch Phân hội Suy tim Việt nam. Tháng 11/2022 ông nghỉ hưu theo chế độ.
Sau khi nghỉ hưu PGS TS. Phạm Nguyên Sơn tiếp tục làm cố vấn cao cấp cho một số dự án và chương trình y tế, chăm sóc sức khoẻ; tham gia đào tạo nghiên cứu sinh tiến sỹ tại Viện nghiên cứu khoa học Y - Dược lâm sàng 108, Học viện quân Y, Đại học Y Hà nội, Đại học Y Dược Hải phòng và tham gia các hoạt động chuyên môn với vai trò Phó Chủ tịch Hội Tim mạch học quốc gia Việt nam; Phó chủ tịch Phân hội Suy tim Việt nam. Ông hiện là Giám đốc chuyên môn của LIFE-COURSE CARE GROUP và đồng thời là Giám đốc Prime Medical Care.
Thiếu tướng PGS. TS Phạm Nguyên Sơn đã có hơn 150 công trình nghiên cứu được đăng tại các tạp chí chuyên ngành Tim mạch và nội khoa trong nước và quốc tế, chủ trì và tham gia 8 đề tài nghiên cứu cấp Nhà nước và cấp bộ, chủ trì 3 đề tài nhánh nghiên cứu thử nghiệm quốc tế đa trung tâm. Ông là thành viên hội đồng khoa học, chủ toạ và tham gia báo cáo khoa học tại nhiều Hội nghị Tim mạch của quốc gia và quốc tế. PGS. TS Phạm Nguyên Sơn đã và đang hướng dẫn luận án cho 29 nghiên cứu sinh tiến sĩ, 21 thạc sỹ và Bác sĩ chuyên khoa cấp II; tham gia các Hội đồng khoa học của Bộ Y tế, Bộ Khoa học và Công nghệ, Bộ Quốc phòng và tham gia hơn 250 hội đồng chấm luận án tại Học viện quân Y, Đại học Y Hà nội, Đại học Y Dược Huế, Đại học Dược Hà nội, Đại học Y tế công cộng và Viện nghiên cứu khoa học Y - Dược lâm sàng 108.
Khen thưởng

Huy hiệu 30 năm tuổi Đảng Cộng sản Việt Nam
Danh hiệu Thầy thuốc Ưu tú (2008)
Danh hiệu Thầy thuốc Nhân dân (2020)
Huân chương Chiến công hạng Nhất (2004)
Huân chương Lao động hạng Ba (2018)
Huân chương Bảo vệ Tổ quốc hạng nhất (2022)
Huân chương SAHAMETREI hạng Tepidin (Commander) của Chính phủ Hoàng gia Campuchia (2018)
Bằng khen  của Thủ tướng Chính phủ (2022)
Huy chương Quân kỳ Quyết thắng
Huy chương Vì thế hệ trẻ.
Huân chương Chiến sĩ vẻ vang hạng Nhất, Nhì, Ba
Nguyễn Thị Phúc

Nguyễn Thị Phúc có thể là:
Nguyễn Thị Phúc, sinh ngày 19/5/1965, nữ chính trị gia người Việt Nam, đại biểu Quốc hội Việt Nam khóa 14 tỉnh Bình Thuận
Nguyễn Thị Phúc, sinh ngày 4/3/1982, nữ chính trị gia người Việt Nam, đại biểu Quốc hội Việt Nam khóa 14 tỉnh Hưng Yên
Microlepia × adulterina

| Microlepia × adulterina> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Plantae
Ngành (divisio): Pteridophyta
Lớp (class): Polypodiopsida
Bộ (ordo): Polypodiales
Họ (familia): Dennstaedtiaceae
Chi (genus): Microlepia
Loài (species): M. adulterina
Danh pháp hai phần
Microlepia × adulterina W.H.Wagner 
Microlepia × adulterina là một loài dương xỉ trong họ Dennstaedtiaceae. Loài này được W.H.Wagner mô tả khoa học đầu tiên năm 1999.
Chú thích

↑  The Plant List (2010). “Microlepia × adulterina”. Truy cập ngày 28 tháng 5 năm 2014.
Microlepia caudigera

| Microlepia caudigera> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Plantae
Ngành (divisio): Pteridophyta
Lớp (class): Polypodiopsida
Bộ (ordo): Polypodiales
Họ (familia): Dennstaedtiaceae
Chi (genus): Microlepia
Loài (species): M. caudigera
Danh pháp hai phần
Microlepia caudigera T.Moore, 1861 
Microlepia caudigera là một loài dương xỉ trong họ Dennstaedtiaceae. Loài này được T.Moore mô tả khoa học đầu tiên năm 1861.
Chú thích

↑  The Plant List (2010). “Microlepia caudigera”. Truy cập ngày 28 tháng 5 năm 2014.
Davallodes hirsuta

| Davallodes hirsuta> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Plantae
Ngành (divisio): Pteridophyta
Lớp (class): Polypodiopsida
Bộ (ordo): Polypodiales
Họ (familia): Davalliaceae
Chi (genus): Davallodes
Loài (species): D. hirsuta
Danh pháp hai phần
Davallodes hirsuta Copel., 1908 
Davallodes hirsuta là một loài dương xỉ trong họ Davalliaceae. Loài này được Copel. mô tả khoa học đầu tiên năm 1908.
Chú thích

↑  The Plant List (2010). “Davallodes hirsuta”. Truy cập ngày 28 tháng 5 năm 2014.
Freemium

Freemium, từ ghép của các từ "free" (miễn phí) và "premium" (cao cấp) là một chiến lược định giá theo đó một sản phẩm hoặc dịch vụ cơ bản được cung cấp miễn phí nhưng các các tính năng, dịch vụ bổ sung mất phí thì sẽ mở rộng chức năng của phiên bản phần mềm miễn phí. Mô hình kinh doanh này đã được sử dụng trong ngành công nghiệp phần mềm từ những năm 1980. Một tập hợp con của mô hình này được ngành công nghiệp trò chơi điện tử sử dụng được gọi là free-to-play.
Nguồn gốc

Mô hình kinh doanh đã được sử dụng cho phần mềm từ những năm 1980. Thuật ngữ freemium để mô tả mô hình này dường như chỉ được tạo ra sau đó rất lâu, để phản hồi một bài đăng trên blog năm 2006 của nhà tư bản mạo hiểm Fred Wilson đã tóm tắt mô hình:[không khớp với nguồn]
Give your service away for free, possibly ad supported but maybe not, acquire a lot of customers very efficiently through word of mouth, referral networks, organic search marketing, etc., then offer premium priced value added services or an enhanced version of your service to your customer base.
Tạm dịch:
Cung cấp miễn phí dịch vụ của bạn, có thể được hỗ trợ quảng cáo nhưng cũng có thể không, có được nhiều khách hàng rất hiệu quả thông qua truyền miệng, mạng lưới giới thiệu, tiếp thị tìm kiếm không phải trả tiền, v.v., sau đó cung cấp dịch vụ giá trị gia tăng có giá cao hoặc phiên bản nâng cao của dịch vụ của bạn đến cơ sở khách hàng của bạn.
Jarid Lukin của Alacra, một trong những công ty đầu tư của Wilson, sau đó đề xuất thuật ngữ freemium cho mô hình này.
Năm 2009, Chris Anderson đã xuất bản cuốn sách Free, xem xét mức độ phổ biến của mô hình kinh doanh này. Cũng như đối với phần mềm và dịch vụ độc quyền truyền thống, giờ đây mô hình này cũng thường được sử dụng bởi Web 2.0 và các công ty nguồn mở. Vào năm 2014, Eric Seufert đã xuất bản cuốn sách Freemium Economics, trong đó cố gắng giải mã các nguyên tắc kinh tế của mô hình freemium và quy định một khuôn khổ để triển khai chúng vào các sản phẩm phần mềm.
Định nghĩa

Freemium là sự kết hợp của từ "free" (miễn phí) và "premium" (cao cấp). Đây là một mô hình kinh doanh khá đặc biệt liên quan đến việc cung cấp cho khách hàng cả dịch vụ miễn phí và dịch vụ tính phí. Công ty cung cấp các dịch vụ cơ bản ban đầu miễn phí cho mọi người dùng thử; đồng thời cung cấp các dịch vụ cao cấp hơn hoặc các tính năng bổ sung.
Ý tưởng về mô hình kinh doanh Freemium được hình thành vào khoảng tháng 3/2006 bởi Fred Wilson, thời kỳ mà lợi nhuận được tạo ra từ quảng cáo trên các website đã giảm đi đáng kể, vì vậy freemium được sử dụng như một giải pháp thay thế đáng tin cậy.
Những dịch vụ áp dụng chiến lược Freemium > Evernote

Evernote là phần mềm hiệu suất cá nhân tiên phong được tạo ra để giải quyết một vấn đề ngày càng lớn do chính công nghệ tạo ra: làm thế nào để thành công trong một thế giới nơi mà thông tin phát triển nhanh chóng không ngừng. Hơn 225 triệu người khắp thế giới đã biết đến Evernote và sử dụng Evernote bằng 25 thứ tiếng mỗi ngày.
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.
- 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.
- Để tăng conversion rate và retention rate, Evernote chứng minh cho người dùng thấy giá trị lâu dài của mình và khiến họ càng ngày càng phụ thuộc. Đồng bộ hóa Evernote trên các thiết bị, tạo ra evernote extension trên trình duyệt, evernote web clipper cho máy tính – là những cách mà Evernote khiến người dùng phải nhớ đến mình dù cho họ có ở bất cứ đâu.
Phân khúc người dùng > 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.
Chất lượng của các thiết bị mà khách hàng đang sử dụng cũng thể hiện thu nhập khả dụng khả năng chi tiêu cho một sản phẩm freemium, mặc dù tín hiệu này yếu hơn một số chỉ số hành vi.
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.
Phân khúc người dùng > 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.
"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":
Build: Xây dựng một bản MVP với những tính năng cốt "xương sống" lõi và cơ bản nhất, ít bị loại bỏ trong tương lai, mức độ về kỹ thuật nằm trong khả năng của nhóm phát triển và trong phạm vi ngân sách giới hạn ban đầu.
Measure: Đánh giá tính khả dụng và tính thực tiễn để dự đoán rủi ro và biết được dự án đang đi đúng hướng hay không, cần điều chỉnh, đeo bám sản phẩm bằng chiến lược kinh doanh như thế nào.
Learn: học hỏi, kiểm chứng xem những thay đổi nào là cần thiết, cần bổ sung, loại bỏ thêm trong bản MVP tiếp theo.
Dữ liệu 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.
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.
Dữ liệu freemium > Số liệu trong mô hình Freemium > 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 người dùng, số liệu duy trì là chỉ dẫn nhị phân (đúng / sai) về việc người dùng có quay lại sản phẩm một số ngày cụ thể sau lần đầu tiên sử dụng hay không.  Ví dụ: nếu người dùng lần đầu tương tác với sản phẩm vào Thứ Hai và quay lại vào ngày hôm sau, thì giá trị duy trì của người dùng Ngày 1 sẽ là đúng (hoặc 1).  Nếu người dùng không quay trở lại vào Thứ Tư nhưng đã quay lại vào Thứ Năm, thì giá trị duy trì của ngày 2 sẽ là sai (hoặc 0) và giá trị duy trì của ngày 3 sẽ là đúng (hoặc 1).
Ở cấp độ sản phẩm, số liệu duy trì được tổng hợp trên cơ sở người dùng được tính bằng cách:
Số liệu duy trì được tính bằng tổng số người dùng lần đầu sử dụng sản phẩm ngày hôm qua và quay lại ngày hôm nay chia cho tổng số người dùng sử dụng sản phẩm lần đầu tiên vào ngày hôm qua. Một số liệu duy trì nên được quy cho ngày mà người dùng tương tác đầu tiên với sản phẩm.
Dữ liệu freemium > Số liệu trong mô hình Freemium > Số liệu duy trì (Retention) > 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.
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.
Dữ liệu freemium > Số liệu trong mô hình Freemium > Số liệu duy trì (Retention) > 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.