以抖音和陆金服为例，解构数据分析三个核心原理( 七 )
以抖音为例，我注意到抖音近1年更新42次，上一次更新是9天内，基本上是一周多就更新一次，如何利用BI数据来支持产品的迭代方向呢？
整理抖音近期的更新日志会发现，抖音近期关于“道具玩法”的更新非常多。
那这里我们抛出一个问题：迭代多种新奇好玩的道具玩法能否提升产品的活跃指标呢？
从我观察到的现象来说，抖音有很多平时不发作品的用户，也会尝试道具玩法来增加乐趣。发作品的用户凭借道具玩法就能创造出眼前一亮的短视频，这个功能可以说持续吸引各层级的用户，理应可以增加抖音产品的活跃度。
（抖音新推的复联超能力玩法）
除了从产品逻辑上推断，如果要从BI取数据验证功能逻辑成立，我们需要什么数据呢？数据之间可以证明些什么呢？
抖音道具是一种发布作品时的效果加成，如果你没有作品创意，不知道要发什么，参与道具话题，使用道具的特效加成制作作品也是很好的选择。
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