title: Các phương ngữ tiếng Nhật

text:
Các phương ngữ của tiếng Nhật chia thành hai nhóm chính, Đông (bao gồm cả Tokyo) và Tây (bao gồm cả Kyoto), với các phương ngữ của Kyushu và đảo Hachijō thường được phân biệt thành các nhánh bổ sung, nhóm sau có lẽ là khác biệt nhất trong tất cả. Các ngôn ngữ Luu Cầu của tỉnh Okinawa và các đảo phía nam của tỉnh Kagoshima tạo thành một nhánh riêng biệt của Ngữ hệ Nhật Bản, và không phải là phương ngữ Nhật Bản, mặc dù đôi khi chúng được gọi như vậy.

Lịch sử
Các biến thể khu vực của tiếng Nhật đã được xác nhận kể từ thời tiếng Nhật Thượng đại. Man'yōshū, tập thơ cổ nhất còn tồn tại của Nhật Bản, bao gồm các bài thơ viết bằng phương ngữ của thủ đô (Nara) và đông Nhật Bản, nhưng các phương ngữ khác không được ghi lại. Các đặc điểm được ghi lại của các phương ngữ phía đông hiếm khi được các phương ngữ hiện đại kế thừa, ngoại trừ một vài đảo ngôn ngữ như Đảo Hachijo. Vào thời tiếng Nhật Trung Cổ, chỉ có những ghi chép mơ hồ như "phương ngữ nông thôn là thô". Tuy nhiên, kể từ thời tiếng Nhật Trung thế, các đặc điểm của phương ngữ khu vực đã được ghi lại trong một số cuốn sách, ví dụ như Arte da Lingoa de Iapam, và các đặc điểm được ghi lại khá giống với các phương ngữ hiện đại. Sự đa dạng của các phương ngữ Nhật Bản đã phát triển rõ rệt trong thời kỳ đầu của Nhật Bản hiện đại (thời kỳ Edo) vì nhiều lãnh chúa phong kiến hạn chế việc di chuyển của người dân đến và đi từ các thái ấp khác. Một số điểm phân biệt ngôn ngữ trùng với các biên giới cũ của han, đặc biệt là ở Tohoku và Kyushu. Từ thời Nara đến thời Edo, phương ngữ Kinai (nay là trung tâm Kansai) là hình thức chuẩn thực tế của tiếng Nhật, và phương ngữ của Edo (nay là Tokyo) đã thay thế vào cuối thời Edo.

Với quá trình hiện đại hóa vào cuối thế kỷ 19, chính phủ và giới trí thức đã thúc đẩy việc thiết lập và truyền bá ngôn ngữ chuẩn. Các ngôn ngữ và thổ ngữ trong khu vực bị hạn chế và bị kìm hãm, và do đó, người dân địa phương có cảm giác tự ti về ngôn ngữ "xấu" và "đáng xấu hổ" của họ. Ngôn ngữ giảng dạy là tiếng Nhật tiêu chuẩn, và một số giáo viên đã áp dụng các hình phạt vì sử dụng các ngôn ngữ không chuẩn, đặc biệt là ở các vùng Okinawa và Tohoku (xem thêm các nhóm ngôn ngữ Lưu Cầu#Lịch sử hiện đại) như vergonha ở Pháp hoặc welsh not ở Anh. Từ những năm 1940 đến những năm 1960, thời kỳ của chủ nghĩa dân tộc Chiêu Hòa và phép màu kinh tế sau chiến tranh, sự thúc đẩy việc thay thế các biến thể trong vùng bằng Tiếng Nhật tiêu chuẩn đã lên đến đỉnh điểm.

Phân loại

Có một số cách tiếp cận nói chung tương tự để phân loại phương ngữ Nhật Bản. Misao Tōjō phân loại phương ngữ lục địa Nhật Bản thành ba nhóm: phương Đông, phương Tây và phương ngữ Kyūshū. Mitsuo Okumura đã phân loại các phương ngữ Kyushu như một lớp phụ của tiếng Nhật phương Tây. Những lý thuyết này chủ yếu dựa trên sự khác biệt ngữ pháp giữa đông và tây, nhưng Haruhiko Kindaichi phân loại tiếng Nhật đại lục thành ba nhóm vòng tròn đồng tâm: bên trong (Kansai, Shikoku, v.v.), giữa (Tây Kantō, Chūbu, Chūgoku, v.v.) và bên ngoài (Đông Kantō, Tōhoku, Izumo, Kyushu, Hachijō, v.v.) dựa trên hệ thống trọng âm, âm vị và cách chia.

Đông và Tây Nhật Bản
Một sự khác biệt chính tồn tại giữa tiếng Nhật phương Đông và phương Tây. Đây là một sự chia rẽ lâu đời xảy ra trong cả ngôn ngữ và văn hóa. Bản đồ trong hộp ở đầu trang này chia hai đường dọc theo âm vị học. Ở phía tây đường phân cách, giọng cao độ kiểu Kansai phức tạp hơn được tìm thấy; về phía đông của đường phân cách, giọng kiểu Tokyo đơn giản hơn được tìm thấy, mặc dù giọng kiểu Tokyo cũng xuất hiện xa hơn về phía tây, ở phía bên kia của Kansai. Tuy nhiên, ranh giới này phần lớn cũng tương ứng với một số khác biệt về ngữ pháp: Phía tây của đẳng âm cao độ:

 Các hình thức hoàn bị của động từ  -u như harau  'để trả tiền' là harōta (hoặc thiểu số haruta), chứ không phải là Đông (và tiêu chuẩn) haratta
 Dạng hoàn chỉnh của động từ -su như otosu 'làm rơi' cũng là otoita trong phương ngữ Tây Nhật Bản (phần lớn ngoài phương ngữ Kansai) so với otoshita ở phương Đông
 Các mệnh lệnh -ru (ichidan) động từ như miru 'để nhìn' là Miyo hoặc mii hơn miro theo Đông Nhật (hoặc mire thiểu số, mặc dù phương ngữ Kyushu cũng sử dụng miro hoặc mire)
 Hình thức trạng ngữ của động từ bổ sung -i chẳng hạn như hiroi 'rộng' là hirō (hoặc hirū thiểu số) là hirōnaru, chứ không phải hiroku theo phương Đông là hirokunaru
 Dạng phủ định của động từ là -nu hoặc -n chứ không phải -nai hoặc -nee, và sử dụng một gốc động từ khác; do đó suru 'to do' là senu hoặc sen chứ không phải là shinai hoặc shinee (ngoại trừ đảo Sado, nơi sử dụng shinai )
 Từ nối là da trong tiếng Đông và ja hoặc ya trong tiếng Tây Nhật Bản, mặc dù tiếng Sado cũng như một số phương ngữ xa hơn về phía tây như tiếng San'in sử dụng da [xem bản đồ bên phải]
 Động từ iru 'tồn tại' ở phương Đông và oru ở phương Tây, mặc dù phương ngữ Wakayama sử dụng aru và một số phương ngữ phụ Kansai và Fukui sử dụng cả hai

Mặc dù các đẳng ngữ này gần với đường trọng âm được đưa ra trong bản đồ, nhưng chúng không tuân theo chính xác. Ngoài Đảo Sado, có shinai của phương Đông và da, tất cả các đặc điểm phương Tây đều được tìm thấy ở phía tây của đường cao độ, mặc dù một số đặc điểm phương Đông có thể lại tăng lên về phía tây (da ở San'in, miro ở Kyushu). Tuy nhiên, phía đông của đường phân chia có một khu vực phương ngữ trung gian pha trộn giữa các đặc điểm phương Đông và phương Tây. Phương ngữ Echigo có harōta, mặc dù không phải là miyo, và khoảng một nửa trong số đó cũng có hirōnaru . Ở Gifu, tất cả các đặc điểm phương Tây đều được tìm thấy ngoài giọng cao độ và harōta ; Aichi có miyo và sen, và ở phía tây (phương ngữ Nagoya) cũng có hirōnaru : Những đặc điểm này đủ đáng kể để Toshio Tsuzuku phân loại phương ngữ Gifu-Aichi là tiếng Nhật phương Tây. Tây Shizuoka (phương ngữ Enshū) có miyo là đặc điểm riêng của Tây Nhật Bản.

Phương ngữ Kansai phía Tây Nhật Bản là phương ngữ uy tín khi Kyoto là thủ đô, và các hình thức phương Tây được tìm thấy trong ngôn ngữ văn học cũng như trong các biểu thức kính ngữ của phương ngữ Tokyo hiện đại (do đó là tiếng Nhật tiêu chuẩn), chẳng hạn như ohayō gozaimasu (không phải * ohayaku ), động từ tồn tại để chỉ sự khiêm tốn oru, và để phủ định một cách lịch sự -masen (không phải * -mashinai ).

Tiếng Nhật Kyushu
Phương ngữ Kyushu được phân thành ba nhóm, phương ngữ Hichiku, phương ngữ Hōnichi và phương ngữ Satsugu (Kagoshima), và có một số đặc điểm khác biệt:

 như đã lưu ý ở trên, mệnh lệnh kiểu phương Đông miro ~ mire dùng nhiều hơn là miyo của phương Tây Nhật Bản
 Tính từ -ka trong Hichiku và Satsugu hơn là tính từ -i của phương Tây và Đông, như trong samuka cho samui 'lạnh', kuyaka cho minikui 'xấu xí' và nukka cho atsui 'nóng'
 Sự danh từ hóa và câu hỏi to trừ phương ngữKitakyushu và Oita, so với phương Tây và phương Đông không có, như trong Totto to? cho totte iru no? 'cái này được lấy chưa?' và iku to tai hoặc ikuttai cho iku no yo 'Tôi sẽ đi'
 định hướng sai (Tiêu chuẩn e và ni ), mặc dù phương ngữ Đông Tohoku sử dụng một loại từ tương tự sa
  cuối câu nhấn mạnh tai và bai trong phương ngữ Hichiku và Satsugu (tiêu chuẩn nói là yo )
  được phát âm là  và s, z, t, d, như trong mite  và sode , mặc dù đây là cách phát âm bảo thủ (Hậu Trung Nhật) được tìm thấy với s, z (sensei ) ở các khu vực rải rác trên khắp Nhật Bản.
 như một số phụ ngữ trong phương ngữ Shikoku và Chugoku, nhưng nói chung không phải ở nơi khác, tiểu từ tố cáo o chuyển ngữ thành danh từ: honno hoặc honnu cho hon-o 'sách', kakyū cho kaki-o 'hồng'.
  thường giảm xuống, cho koi 'này' so kore Tây và Đông Nhật Bản
 giảm nguyên âm thường xảy ra đặc biệt là trong (phương ngữ) Satsugu và Gotō, như trong in cho inu 'chó' và ku cho kubi 'cổ'

Phần lớn phương ngữ Kyushu hoặc thiếu cao độ hoặc có giọng riêng, đặc biệt. Phương ngữ Kagoshima đặc biệt đến nỗi một số người đã xếp nó vào nhánh thứ tư của tiếng Nhật, cùng với phương Đông, phương Tây và phần còn lại của Kyushu.

Tiếng Nhật Hachijō
Một nhóm nhỏ phương ngữ được nói ở Hachijō-jima và Aogashima, các hòn đảo phía nam Tokyo, cũng như quần đảo Daitō ở phía đông Okinawa. Phương ngữ Hachijō khá khác biệt và đôi khi được cho là một nhánh chính của tiếng Nhật. Nó vẫn giữ được vô số những nét cổ xưa được thừa hưởng của phương Đông Nhật Bản.

Biểu đồ phân loại
Mối quan hệ giữa các phương ngữ được ước tính trong biểu đồ sau:

Xem thêm

 Yotsugana, sự khác biệt khác nhau của lịch sử các từ * zi, * di, * zu, * du ở các vùng khác nhau của Nhật Bản
 Tiếng Nhật Okinawa, một biến thể của tiếng Nhật chuẩn bị ảnh hưởng bởi các ngôn ngữ Ryukyu

Tham khảo

Liên kết ngoại

 Viện Ngôn ngữ Nhật Bản và Ngôn ngữ học Quốc gia
 全国 方言 談話 デ ー タ ベ ー ス(Cơ sở dữ liệu hội thoại của phương ngữ ở tất cả Nhật Bản)
 方言 談話 資料 (Dữ liệu hội thoại của các phương ngữ)
 方言 録音 資料 シ リ ー ズ (Chuỗi dữ liệu ghi âm các phương ngữ)
 『日本 言語 地 図』 地 図 画像(Bản đồ ngôn ngữ của Nhật Bản)
 方言 研究 の 部屋(Căn phòng của phương ngữ)
 方言 っ て な ん だ ろ う？ (Phương ngữ là gì?)
 Trang web tự học phương ngữ Kansai dành cho người học tiếng Nhật
 Phương ngữ Nhật Bản
 全国 方言 辞典(Từ điển Tất cả các phương ngữ Nhật Bản)
 方言 ジ ャ パ ン

Phương ngữ tiếng Nhật


title: Cúp Liên đoàn các châu lục 2013 (Bảng A)

text:
Bảng A của Cúp Liên đoàn các châu lục 2013 diễn ra từ 15 đến 22 tháng 6 năm 2013. Brazil đứng đầu bảng, và giành quyền vào vòng tiếp theo, cùng với Ý. Mexico và Nhật Bản bị loại.

Danh sách đội

|}
Tất cả các trận đấu diễn ra theo giờ Brasil (UTC-3)

Trận đấu

Brazil vs Nhật Bản

Mexico vs Ý

Brazil vs Mexico

Ý vs Nhật Bản

Ý vs Brazil

Nhật Bản vs Mexico

Tham khảo

Liên kết ngoài
Trang web chính thức
Official Documents and Match Documents

Bóng đá


title: Cheironitis furcifer

text:
Cheironitis furcifer là một loài bọ cánh cứng trong họ Bọ hung (Scarabaeidae).

Hình ảnh

Chú thích

Liên kết ngoài

Cheironitis
Động vật được mô tả năm 1758


title: Zeta Ophiuchi

text:
Zeta Ophiuchi (ζ Oph, ζ Ophiuchi) là một ngôi sao nằm trong chòm sao Xà Phu (Ophiuchus). Nó có cấp sao biểu kiến 2,57, khiến nó trở thành ngôi sao sáng thứ ba trong chòm sao. Các phép đo thị sai cho khoảng cách ước tính khoảng 366 năm ánh sáng (112 parsec) từ Trái Đất.

Đặc điểm
ζ Ophiuchi là một ngôi sao khổng lồ có khối lượng gấp 19  lần khối lượng Mặt Trời và có bán kính gấp tám lần bán kính Mặt Trời. Phân loại sao của ngôi sao này là O9.5 V, phân loại độ sáng V chỉ ra rằng nó tạo ra năng lượng trong lõi của nó bằng phản ứng nhiệt hạch của hydro. Năng lượng này được phát ra từ lớp ngoài ở nhiệt độ hiệu dụng 34.000K, khiến cho ngôi sao có màu xanh lam của một ngôi sao loại O. Nó quay rất nhanh với vận tốc có thể khiến nó bắt đầu vỡ ra. Tốc độ quay dự kiến có thể cao tới  và nó có thể quay với tốc độ một lần mỗi ngày.

Đây là một ngôi sao trẻ với tuổi chỉ ba triệu năm. Độ sáng của nó thay đổi theo một cách định kỳ tương tự như sao biến Beta Cephei. Chu kỳ này có hơn chục tần số khác nhau, thay đổi từ 1 đến 10 chu kỳ mỗi ngày. Năm 1979, việc kiểm tra phổ của ngôi sao này đã tìm thấy những " vùng lồi lõm di động" trong các cấu hình dòng helium của nó. Tính năng này đã được tìm thấy ở các ngôi sao khác, những ngôi sao này được gọi là ζ sao Oph. Các đặc tính quang phổ này có khả năng là kết quả của các xung không hướng tâm.

Ngôi sao này đã trải qua gần nửa giai đoạn phát triển của sao, và trong vài triệu năm tới, mở rộng thành một sao siêu khổng lồ màu đỏ lớn hơn quỹ đạo sao Mộc trước khi kết thúc cuộc đời của nó bằng một vụ nổ siêu tân tinh, để lại phía sau một sao neutron hoặc sao xung. Từ Trái Đất, một phần đáng kể ánh sáng từ ngôi sao này được hấp thụ bởi bụi liên sao, đặc biệt là ở vùng màu xanh của quang phổ. Trên thực tế, không phải vì bụi này, ζ Ophiuchi sẽ sáng hơn nhiều lần và là một trong những ngôi sao sáng nhất có thể nhìn thấy được.

Phát xạ tia X đã được phát hiện từ Zeta Ophiuchi và thay đổi theo chu kỳ. Dòng quang X-quang được ước tính là 1,2 × 1024 W. Trong phạm vi năng lượng 0,5–10 keV, dòng này thay đổi khoảng 20% trong khoảng thời gian 0,77 ngày. Hành vi này có thể là kết quả của từ trường trong ngôi sao. Cường độ trung bình đo được của trường dọc là khoảng 14,1 ± 4,5 mT.

Hình ảnh hồng ngoại của sóng xung kích (vòng cung màu vàng) được tạo ra bởi ngôi sao Zeta Ophiuchi chạy trốn trong một đám mây bụi liên sao.
ζ Ophiuchi di chuyển trong không gian với vận tốc đặc biệt là 30 km s − 1. Dựa trên độ tuổi và hướng chuyển động của ngôi sao này, nó là thành viên của nhóm phụ Scorpius trên của Hiệp hội Scorpius-Centaurus sao có chung nguồn gốc và vận tốc không gian. Những ngôi sao chạy trốn như vậy có thể bị đẩy ra bởi các tương tác động giữa ba hoặc bốn ngôi sao. Tuy nhiên, trong trường hợp này, ngôi sao này có thể là một thành phần cũ của hệ sao đôi, trong đó khối lượng lớn hơn bị phá hủy trong vụ nổ siêu tân tinh loại II. Pulsar PSR B1929 + 10 có thể là tàn dư còn sót lại của siêu tân tinh này, vì nó cũng bị đẩy ra từ sự kết hợp với một vector vận tốc phù hợp với kịch bản.

Do vận tốc không gian cao của Zeta Ophiuchi, kết hợp với độ sáng nội tại cao và vị trí hiện tại của nó trong một khu vực giàu bụi của thiên hà, ngôi sao đang tạo ra một cú sốc theo hướng chuyển động. Cú sốc này đã được thực hiện qua Trình thám hiểm khảo sát hồng ngoại rộng của NASA. [12] Sự hình thành của cú sốc cung này có thể được giải thích bởi một tỷ lệ mất khối lượng khoảng 1,1 × 10-7 lần khối lượng Mặt Trời mỗi năm, bằng với khối lượng Mặt Trời mỗi 9 triệu năm.

Từ nguyên
Nó là một thành viên của Asterism bản địa al-Nasaq al-Yamānī, "Dòng phía Nam" của al-Nasaqān "Hai dòng", cùng với α Ser (Unukalhai), δ Ser (Qin, Tsin), ε Ser (Ba, Pa), δ Oph (Yed Prior), ε Oph (Yed Posterior) and γ Oph (Tsung Ching).

Theo danh mục các ngôi sao trong Biên bản ghi nhớ kỹ thuật 33-507 - Danh mục sao giảm có chứa 537 ngôi sao được đặt tên, al-Nasaq al-Yamānī hoặc Nasak Yamani là các tên cho hai ngôi sao:δ Ser là Nasak Yamani I và ε Ser là Nasak Yamani II (ngoại trừ ngôi sao này, α Ser, δ Oph, ε Oph và γ Oph)

Trong tiếng Trung, , Thiên Thị viên, ám chỉ một khoảng sao đại diện cho mười một tiểu bang cũ ở Trung Quốc đang đánh dấu đường biên giới bên phải của bao vây, bao gồm ζ Ophiuchi, β Herculis, γ Herculis, κ Herculis, γ Serpentis, β Serpentis, α Serpentis, δ Serpentis, ε Serpentis, δ Ophiuchi và ε Ophiuchi. Do đó, ζ Ophiuchi được gọi là  (, Hán-Việt: Thiên Thị Thạch Nguyên Thập Nhất, đại diện cho Hàn (韓), cùng với 35 Capricorni ở Nữ Tố (khoảnh sao).

Tham khảo

Chòm sao Xà Phu


title: Freemium

text:
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: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.

Đặc điểm của mô hình kinh doanh Freemium
Theo mô hình Freemium, một doanh nghiệp cung cấp dịch vụ miễn phí cho người tiêu dùng như một cách để thiết lập nền tảng cho các giao dịch trong tương lai. Bằng cách cung cấp các tính năng cấp cơ bản của phần mềm trò chơi hoặc dịch vụ miễn phí, các công ty xây dựng mối quan hệ với khách hàng, để rồi cuối cùng cung cấp cho họ các dịch vụ tiên tiến, tiện ích bổ sung, xóa bỏ giới hạn lưu trữ hoặc giới hạn sử dụng, nâng cao hoặc trải nghiệm người dùng, hoặc loại bỏ quảng cáo - với một mức phí.

Đảm bảo chất lượng cho các sản phẩm được cung cấp miễn phí theo những gì mọi người mong muốn. Điều kiện quan trọng nhất để xây dựng được mô hình freemium thành công là phải có một sản phẩm tuyệt vời mà khách hàng muốn. Nếu các sản phẩm miễn phí không có giá trị thì mô hình freemium của bạn sẽ không chạy được. Ví dụ như thay vì chỉ cung cấp một đoạn nhạc thì hãy cho khách hàng download miễn phí cả một album, hoặc thay vì chỉ cho khách hàng xem thử các bảng tính thì hãy cho họ tải miễn phí các công cụ để thực hiện bảng tính đó.
Các sản phẩm miễn phí có thể được nhân bản một cách số hóa. Chỉ có một tỷ lệ phần trăm rất nhỏ các khách hàng sử dụng sản phẩm miễn phí sẽ thật sự mua một thứ gì đó. Vì vậy để có thể thu được lợi nhuận thì chi phí phân phối các sản phẩm miễn phí phải là rất nhỏ. Việc nhân bản số hóa sẽ giúp bạn hầu như không tốn chi phí nào để sao chép và phân phối.
Tếp cận cơ sở người dùng: Kích thước của cơ sở người dùng rất quan trọng vì nó cùng với tỷ lệ chuyển đổi sẽ cho biết mức độ thành công của mô hình. Nếu bạn có số lượng người dùng nhiều gấp 10 lần nhưng chỉ 1/5 trong số họ nâng cấp lên khách hàng cao cấp, bạn vẫn thu được doanh thu gấp đôi. Sự tăng trưởng của cơ sở người dùng là thước đo hiệu suất của đề xuất giá trị miễn phí và hiệu quả của các kênh mua lại. Mô hình freemium hoạt động dựa trên nguyên tắc tạo ra sự chú ý rộng rãi với các sản phẩm miễn phí, và sau đó bán các sản phẩm hoặc dịch vụ cao cấp cho một vài người trong số những người đã sử dụng các sản phẩm miễn phí. Trong hầu hết các trường hợp thì chỉ có một tỷ lệ rất nhỏ trong số các người dùng miễn phí sẽ mua các sản phẩm nâng cấp, nhưng đó không phải là vấn đề, miễn nó là một phần nhỏ của một số lượng lớn.
Đề xuất giá trị tăng thêm cho dịch vụ miễn phí: Các ưu đãi tăng thêm phải thống nhất và bền vững theo thời gian để thu hút người dùng nhưng có những hạn chế nhất định thúc đẩy người dùng nâng cấp lên bản trả phí, ví dụ: dung lượng lưu trữ hạn chế.
Đề xuất giá trị tăng thêm cho dịch vụ cao cấp: Hoạt động này nhằm thuyết phục người dùng nâng cấp và trả tiền cho dịch vụ. Nếu giá trị đề xuất không đủ để thuyết phục người dùng, mô hình kinh doanh sẽ phải trả chi phí hỗ trợ một lượng lớn người dùng không tạo ra doanh thu, đồng thời không thu lại cơ sở người dùng cao cấp bền vững.
Tỷ lệ chuyển đổi: Tỷ lệ chuyển đổi liên kết chặt chẽ với các đề xuất giá trị. Nó đo lường số người dùng chuyển từ dịch vụ miễn phí sang trả tiền, khách hàng cao cấp và hiệu suất của đề xuất giá trị cao cấp. Tỷ lệ chuyển đổi phải kết hợp với quy mô tổng số người dùng.
Vị trí trong hệ thống giá trị: Cách thức sản xuất sản phẩm hoặc dịch vụ tác động rất lớn đến chi phí và lợi nhuận của mô hình. Do đó, phải xem xét đầu vào được yêu cầu có thể cung cấp giá trị cho hoạt động của công ty.
Kênh tiếp cận người dùng: Hầu hết người dùng Internet ngày nay có thể tiếp cận thông qua email hoặc phương tiện xã hội, công ty có thể tận dụng sự hiện diện trực tuyến này để giảm chi phí tiếp thị của công ty bằng cách gửi lời mời qua email hoặc tích hợp với các phương tiện truyền thông đại chúng, cung cấp cho người dùng công cụ để mời những người mà họ nghĩ có thể sẽ thích dịch vụ này.
Hiệu ứng khóa: Khi đã tiếp cận được người dùng, công ty cần có hoạt động để giữ chân và khuyến khích tiếp tục sử dụng. Tận dụng lòng trung thành của khách hàng để tăng chi phí chuyển đổi. Nếu chi phí chuyển đổi cao, người dùng có nhu cầu bổ sung sẽ chọn nâng cấp lên dịch vụ cao cấp, thay vì chuyển sang dịch vụ cạnh tranh.
Cộng đồng người dùng: Thiết lập cộng đồng người dùng hiện tại có thể mang lại lợi ích cho công ty theo nhiều cách khác nhau. Sử dụng các diễn đàn trực tuyến có thể khuyến khích người dùng giúp đỡ lẫn nhau, giảm nhu cầu dịch vụ chăm sóc khách hàng từ công ty, tiếp nhận phản hồi, các nhu cầu mới cũng như các tính năng khiến người dùng thất vọng. Cộng đồng người dùng cũng có thể tạo hiệu ứng khóa, giúp giữ chân người dùng.

Bên cạnh đó, để xây dựng thành công mô hình freemium có 2 phương thức: thích ứng với mô hình kinh doanh và đảm bảo việc phân phối các sản phẩm miễn phí một cách rộng rãi. Đầu tiên là việc xây dựng mô hình kinh doanh thích hợp. Nếu như sản phẩm miễn phí của bạn thật sự là một sản phẩm chất lượng phù hợp với mong muốn của người dùng thì nó sẽ thu hút nhiều sự chú ý. Để mô hình mang lại lợi nhuận thì bạn phải tạo ra những sản phẩm nâng cao phù hợp để có thể tạo ra lợi nhuận từ sự chú ý ban đầu của người dùng. Tiếp đến là việc phân phối. Có một logic kinh tế đằng sau mô hình freemium là "Một khi việc cung cấp các sản phẩm miễn phí tăng lên thì nhu cầu với các sản phẩm cao cấp cũng tăng lên".

Lịch sử hình thành và phát triển của Freemium
Internet đã phát triển từ một công cụ truyền thông trở thành một nền tảng tạo ra giá trị dịch vụ và cho phép doanh nghiệp và người dùng tương tác theo những phương thức mới. Mô hình Freemium hình thành và phát triển nhờ sự phổ biến của máy tính và mạng internet khi các công ty tiến hành sản xuất và phân phối sản phẩm của mình một cách trực tuyến khiến cho chi phí biên gần như bằng 0

Đây cũng là một trong những mô hình kinh doanh đặc trưng của  Từ những năm 1980, Freemium đã trở thành một chiến thuật với nhiều công ty phần mềm khi họ bắt đầu cho ra mắt một sản phẩm hoặc tính năng mới nên muốn cố gắng thu hút người dùng biết đến và trải nghiệm phần mềm hoặc dịch vụ của họ. Họ cung cấp các chương trình cơ bản miễn phí cho người tiêu dùng dùng thử, nhưng hạn chế các chức năng. Theo đó, dùng thử miễn phí có thể được coi là một chiến lược bán hàng nhưng không phải là toàn bộ mô hình kinh doanh. Để có được trải nghiệm đầy đủ, khách hàng phải nâng cấp và trả phí. Nó cũng là một mô hình phổ biến cho các công ty trò chơi video game. Tất cả mọi người đều được chào đón chơi trò chơi miễn phí, nhưng các tính năng đặc biệt và cấp độ nâng cao hơn chỉ được mở khóa khi người dùng trả tiền cho chúng.

Hai thuật ngữ thường bị nhầm lẫn là điện toán đám mây và Web 2.0. Điện toán đám mây chuyển dữ liệu được lưu trữ và xử lý trên máy tính cục bộ của bạn sang một máy chủ bên ngoài. Điều này cho phép tất cả mọi người truy cập các nguồn tài nguyên chung trên bất kỳ máy tính và thiết bị nào, khi đó người dùng có thể dễ dàng tiếp cận và thử nghiệm các sản phẩm và dịch vụ mới mà không tốn phí. Đây chính là điều kiện đầu tiên của mô hình Freemium: các sản phẩm, dịch vụ tiếp cận đến một số lượng lớn người dùng. Web 2.0 là một khái niệm của dịch vụ Internet và web mới nơi mà người dùng tham gia vào việc cung cấp, sáng tạo và phát triển nội dung thông qua các trang web video, hình ảnh, blog và các trang tin tức xã hội...

Các công  ty đặc trưng cho Web 2.0 có một số đặc điểm cốt lõi:

- Đầu tiên, cung cấp Phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS).

- Thứ hai, kiểm soát các nguồn dữ liệu riêng biệt có giá trị của tăng thêm tỉ lệ thuận với số lượng người sử dụng.

- Thứ ba, coi người dùng như là nhà đồng phát triển đóng góp nội dung hoặc cung cấp thông tin phản hồi có giá trị.

- Thứ tư, khai thác nguồn dữ liệu của cộng đồng người sử dụng.

- Thứ năm, áp dụng nguyên tắc "cái đuôi dài" thông qua các dịch vụ tự phục vụ khách hàng, phân cấp dữ liệu người dùng và xây dựng một bộ quy tắc chung  cho phép những người tham gia tiếp cận toàn bộ tài nguyên.

- Thứ sáu, cung cấp phần mềm có sẵn trên nhiều thiết bị.

Năm 1982, một biên tập viên của Tạp chí PC, Andrew Fluegelman, đã viết một phần mềm truyền thông có tên PC-Talk. Nó dễ sử dụng và có tất cả các tính năng người dùng mong đợi từ một phần mềm truyền thông."Nhưng điều thú vị về PC-Talk không phải nó là phần mềm, mà là cách nó được bán. Hay đúng hơn, cách nó không được bán. Fluegelman đã phân phối phần mềm thông qua một dịch vụ có tên Freeware. Bất cứ ai gửi cho anh ta một đĩa CD trong hộp thư sẽ nhận lại phần mềm và có thể sao chép đĩa cho bạn bè. Nếu họ thích nó, họ có thể gửi cho Fluegelman 25 đô la. Mặc dù hơi khác so với mô hình mà chúng ta thấy ngày nay, phần mềm miễn phí đã kết hợp nguyên lý cơ bản của freemium: chỉ trả tiền khi bạn nhận được giá trị. Cùng thời điểm đó, một nhà phát triển của IBM Jim Knopf đã tạo ra một phần mềm tên là PC-file theo một mô hình tương tự. Không lâu sau đó, mô hình phần mềm miễn phí được các game thủ đón nhận và hào hứng muốn thử. Các nhà phát triển dịch vụ freemium đã gửi các đĩa mềm trò chơi cho các game thủ và sau đó được tổng hợp thành các danh mục để phân phối.

Năm 1995, nhà báo Esther Dyson đã đặt ra một câu hỏi về những trang web đang phát triển: Những loại giá trị nội dung nào có thể được tạo ra trên internet. Dyson nhận thấy rằng khi web trở nên phổ biến hơn với những nội dung bao gồm phần mềm thực thi (executable software), dữ liệu kinh doanh và giải trí, game, tin tức và tài sản trí tuệ sẽ mất giá. Do đó ông đã tạo ra một trong những  mô hình kinh doanh phát triển nhất trong hai thập kỉ tiếp theo: freemium.Các dự đoán của Dyson đã chứng minh chính xác rằng web đã bão hòa với nội dung miễn phí. Các nhà cung cấp dịch vụ đi kèm đã giảm dần và các dịch vụ đăng kí đám mây (cloud-based subcription services) đang dần phát triển. Các nhà cung cấp SaaS (software-as-a-service) đã sớm nhận ra rằng việc xây dựng một sản phẩm mới lạ hoặc hữu ích là không đủ, các sản phẩm có giá trị nhất cần phải có giá trị gộp theo thời gian, hiệu ứng mạng tích hợp (built-in network effects) và cơ sở hạ tầng hiệu suất cao. Mặc dù vậy, ban đầu người dùng vẫn mong muốn tất cả các nội dung đều miễn phí. Nhà đầu tư mạo hiểm Fred Wilson nhận thấy một xu hướng giữa các công ty SaaS đang phát triển nhanh chóng và áp dụng mô hình này. Ông đã kể đến một số ví dụ như Skype,  Flickr, Trillian, Newsgator, Box và Webroot.

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.

Spotify
Spotify là một nền tảng phát nhạc trực tuyến trên website và trên thiết bị di động (streaming service). Với thư viện gồm 40 triệu bài hát, Spotify gợi ý âm nhạc phù hợp với xu hướng nghe hiện tại của người dùng, cho phép người dùng quản lý danh sách bài hát (playlist) và theo dõi bạn bè.

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:

 Sắp xếp lại kho nhạc, dự đoán bài hát và playlist phù hợp kế tiếp nhằm tối ưu hóa trải nghiệm người dùng:

- Sử dụng thuật toán dựa trên máy học dữ liệu (machine learning): phân tích các bài hát trong một danh sách phát nhất định và cố gắng dự đoán âm nhạc sẽ đến tiếp theo

- 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.

 Cá nhân hóa các danh sách phát: tạo ra các thuật toán để tối ưu âm nhạc gợi ý hiện lên từ menu chính của bạn đến các danh sách nhạc được quản lý như Discover Weekly (Danh sách khám phá hàng tuần). Spotify liên tục thử nghiệm các cách mới để hiểu tại sao mọi người nghe một bài hát hoặc một thể loại nhạc qua một tập hợp các bài hát khác.
 Chiến lược bản địa hóa (Localization): Gợi ý những bản nhạc, audio liên quan diễn ra ở gần với nơi sinh sống tạo cảm giác gần gũi, quen thuộc.

- 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

 Xây dựng các chiến dịch kết nối nghệ sĩ địa phương với người dùng:

- 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.

- Quảng cáo âm nhạc địa phương trên phương tiện công cộng, sân bay, quán bar, quán cà phê địa phương hoặc gần các điểm du lịch nổi tiếng giúp quảng bá các nghệ sĩ đến với công chúng của họ, tăng nhận thức âm nhạc địa phương cũng như nhận thức về Spotify tại địa điểm đó

Với nỗ lực của mình, Spotify đã đạt được tỉ lệ chuyển đổi mô hình Freemium đáng kinh ngạc là 26.6% - lớn hơn rất nhiều con số 4% - đã được coi là tỉ lệ chuyển đổi cao của sản phẩm SaaS. Trong số 515 triệu người dùng hằng tháng trong quý 1 năm 2023, 210 triệu người đang trả tiền cho dịch vụ này.

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.

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.

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.

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.

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.

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 tiền tệ hóa (Monetization)

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.

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.

Do đó, tỷ lệ chuyển đổi nên được tính bằng số người dùng thực hiện thanh toán trực tiếp trong sản phẩm chia cho tổng số người dùng. Tỷ lệ chuyển đổi có giá trị khi được tính theo thời gian tồn tại của sản phẩm nhưng cũng cần được báo cáo hàng ngày để làm nổi bật các thay đổi theo thời gian.

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 suất 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.

Phân tích đặc biệt
Phân tích đặc biệt được thực hiện khi cần thiết để giải quyết các nhu cầu phân tích dữ liệu đặc biệt không được đáp ứng bởi những bản báo cáo thường xuyên của doanh nghiệp. Phân tích đặc biệt là quá trình truy vấn dữ liệu trực tiếp từ cơ sở dữ liệu để điều tra một xu hướng hoặc giả thuyết.  Phân tích đặc biệt là cần thiết khi độ chi tiết của phân tích loại trừ việc sử dụng dữ liệu bảng điều khiển.

Giá trị trọn đời khách hàng

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).

Quảng cáo chéo có thể là giữa hai sản phẩm thuộc sở hữu của cùng một công ty hoặc một sản phẩm của hãng và một sản phẩm của hãng khác.  Phương pháp thứ hai thường được thực hiện để đổi lấy tiền;  thực tế, một công ty đã bán một người dùng cho một công ty khác dựa trên người dùng đã dự đoán LTV trong sản phẩm đầu tiên hoặc trên cơ sở hợp tác, trong đó cả hai công ty đều đồng ý với các điều khoản của giao dịch.

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.

Tạo doanh thu từ mô hình Freemium

Sự lựa chọn và trả phí của người dùng

Đường cong doanh thu liên tục (The continuous monetization curve)
Đường cong doanh thu liên tục mô tả mức độ chi trả phí sử dụng của người dùng. Cụ thể hơn đường cong này được tạo thành bởi 2 yếu tố là tỷ lệ người đăng kí trên tổng số lượng người dùng và giá trị vòng đời khách hàng (customer lifetime value). Nói đơn giản, doanh thu của một dịch vụ freemium chính là doanh thu của các khách hàng tạo ra trong suốt vòng đời của họ và nó phụ thuộc vào việc người dùng được cung cấp đa dạng các gói và danh mục  dịch vụ phù hợp với đúng nhu cầu sử dụng và khả năng chi trả của họ.

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.

 Với các dịch vụ trên nền tảng web, các chiến dịch reengagement hầu hết được thực hiện qua email, đây là một hình thức ít tốn kém chi phí với khả năng kích thích người dùng truy cập website nhờ đường link đính kèm. Email marketing giúp tiết kiệm nhiều chi phí,tiếp cận chính xác,dễ tự động hóa và cá nhân hóa, dễ đo lường,thống kê chi tiết qua các chỉ số open rates (tỷ lệ người mở mail)  và click rates (tỷ lệ click vào đường dẫn). Nội dung email thường là Call-to-action hướng đến khuyến mãi hoặc lời mời dùng thử một chức năng mới của dịch vụ.
 Trên nền tảng di động, một công cụ khác có thể thay thế email là thông báo đẩy (push notification), cụ thể là những tin nhắn, thông báo gửi đến cho người dùng tải ứng dụng ngay cả khi họ không mở ứng dụng. Để đo lường hiệu quả của thông báo đẩy cần theo dõi hai chỉ số chính là opt-in rates và reaction rate. Opt-in rate cho biết bao nhiêu người dùng đồng ý nhận thông báo đẩy từ ứng dụng và reaction rate đo lường tần suất người dùng tương tác với thông báo đẩy. Để sử dụng thông báo đẩy có hiệu quả, dịch vụ freemium cần cân nhắc các yếu tố sau: tấn suất gửi, dùng âm thanh, ngày trong tuần, sử dụng các cụm từ Call-to-action hiệu quả cao, phân khúc người dùng.

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.

Paid search
Paid search (tìm kiếm có trả phí) là mô hình quảng cáo dựa trên đấu giá được sử dụng trong quảng cáo hiển thị trên kết quả của công cụ tìm kiếm. Thay vì đặt giá thầu dựa theo nhân khẩu học hoặc vị trí cụ thể thì paid search đặt giá thầu dựa trên từ khóa (keyword). Paid search được thể hiện dưới dạng liên kết dẫn đến website và được thực hiện trên chi phí mỗi lần click chuột (cost-per-click:CPC) hay cost per action (CPA).

Xem thêm
Web 2.0

The long tail

Programmatic Advertising

Skype

Flickr

Spotify

Minimin Viable Product (MVP)

Giá trị trọn đời khách hàng (Life-Time Value)

Tham khảo

Mô hình kinh doanh
Chiến lược
Từ mới
Bài sinh viên đóng góp cho Wikipedia


title: Diacantharius totonacus

text:
Diacantharius totonacus là một loài tò vò trong họ Ichneumonidae.

Chú thích

Liên kết ngoài

Diacantharius


title: Idaea renunciata

text:
Idaea renunciata là một loài bướm đêm trong họ Geometridae.

Chú thích

Liên kết ngoài

R


title: Thiện, ác, quái

text:
Thiện, ác, quái (, ) là một bộ phim Viễn Tây do Kim Jee-woon đạo diễn, phát hành vào ngày 24 tháng 5 năm 2008 tại Cannes.

Nội dung
Hoang mạc Mãn Châu Quốc năm 1939, ngay trước thềm Đệ nhị thế chiến, tên sát thủ Park Chang-yi (Ác) được một ông chủ giao nhiệm vụ cướp bản đồ kho báu từ tay một sĩ quan Nhật Bản đang trên đường du lịch bằng tàu hỏa.

Tuy nhiên, Chang-yi bị tên Yoon Tae-goo (Quái) nẫng tay trên. Dù vậy, quân đội Nhật tức tốc tiến hành tàn sát hàng vạn thường dân Mãn Châu để trả đũa bọn bợm. Đồng thời, một phần thưởng vô cùng lớn được ban bố hòng tìm ra kẻ cướp.

Bấy giờ mới xuất hiện tên Park Do-won (Thiện), thợ săn tiền thưởng, nổi tiếng với đôi mắt chim ưng màu xám. Sự kiện cứ thế tiếp diễn với sự dự phần của đám bợm chợ đen và lính Nhật hòng đua nhau tìm ra cái kho báu có khả năng phục hưng Đế quốc Nhật Bản.

Sau nhiều cuộc đấu súng và rượt đuổi, quân đội Nhật, băng cướp Mãn Châu, Do-won, Chang-yi và băng nhóm của hắn đồng loạt đuổi theo Tae-goo. Quân Nhật tiêu diệt gần hết bọn cướp trong khi Do-won giết được nhiều lính Nhật. Chỉ còn lại Tae-goo, Do-won và Chang-yi đến được chỗ kho báu, nhưng phát hiện ra nó chỉ là một cái hố trống rỗng giữa hoang mạc. Cả ba rút súng bắn lẫn nhau rồi ngã gục. Chang-yi đã chết, Tae-goo và Do-won vẫn còn sống. Sau này số tiền thưởng cho việc truy nã Tae-goo đã được tăng lên, Do-won lên đường truy đuổi Tae-goo. Cảnh cuối phim là Tae-goo lái xe môtô băng qua hoang mạc để tẩu thoát.

Diễn viên

 Jung Woo-sung vai Park Do-won (Thiện)
 Lee Byung-hun vai Park Chang-yi (Ác)
 Song Kang-ho vai Yoon Tae-goo (Quái)
 Yoon Je-moon vai Byeong-choon (trùm đảng Bàn Tay Phải)
 Ryu Seung-soo vai Man-gil (đồng bọn tên Quái)
 Song Yeong-chang vai Kim Pan-joo
 Ma Dong-seok vai Gom
 Son Byong-ho vai Seo Jae-sik
 Oh Dal-su vai Park Seo-bang
 Uhm Ji-won vai Na-yeon
 Oh Yeon-ah vai Người đàn bà Nhật trên tàu

Kỹ thuật
Nội dung phim vốn được dàn dựng theo ý tưởng Thiện, ác, tà do Sergio Leone đạo diễn năm 1966.

Phim được quay tiểu cảnh tại Hàn Quốc và đại cảnh tại Trung Quốc vào năm 2007.

Sản xuất
 Điều phối: Jo Hwa-seong, Park Jae-hyun
 Thiết kế: Jo Hwa-seong
 Phục trang: Choi Eui-yeong, Gweon Yu-Ji

Hậu trường
Bộ phim được công chiếu tại Liên hoan phim Cannes 2008 và phát hành giới hạn tại Mỹ vào ngày 23 tháng 4 năm 2010, sau đó được chính phủ Đại Hàn Dân quốc đưa vào danh sách 100 tác phẩm điện ảnh phải lưu trữ cấp quốc gia vì đặc tính văn hóa - chính trị.

Xem thêm
 Thiện, ác, tà (phim, 1966)

Tham khảo

Liên kết ngoài

Phim năm 2008
Phim Hàn Quốc
Phim tiếng Triều Tiên
Phim tiếng Nhật
Phim tiếng Quan thoại
Phim hành động Hàn Quốc
Phim hài Hàn Quốc
Phim Viễn Tây Hàn Quốc
Phim của CJ Entertainment
Phim của Icon Productions
Phim lấy bối cảnh ở hoang mạc
Phim lấy bối cảnh ở Trung Quốc
Phim quay tại Hàn Quốc
Phim quay tại Trung Quốc
Phim hành động thập niên 2000
Phim hài thập niên 2000
Phim phiêu lưu thập niên 2000
Phim lấy bối cảnh ở thập niên 1930
Phim lấy bối cảnh năm 1939


title: AI-đầy đủ

text:
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, các vấn đề khó nhất thường được gọi không chính thức là AI-đầy đủ (tiếng Anh: AI-complete hoặc AI-hard, hay còn gọi là AI-hoàn chỉnh, AI-khó), với ngụ ý rằng độ khó các vấn đề tính toán này với giả định trí thông minh được đưa vào tính toán, tương đương với việc giải quyết vấn đề trí tuệ nhân tạo trung tâm—biến máy tính thông minh như con người, hoặc trí tuệ tổng hợp nhân tạo. Gọi một vấn đề là AI-đầy đủ phản ánh một thái độ rằng vấn đề không thể giải quyết bằng cách giải thuật đơn giản nào đó.

Người ta giải thuyết các vấn đề AI-đầy đủ bao gồm thị giác máy tính, hiểu ngôn ngữ tự nhiên, và đối phó với các tình huống bất ngờ khi giải quyết bất cứ vấn đề nào trong thế giới thực.

Lịch sử
Fanya Montalvo là người đặt ra thuật ngữ này theo cách tương tự với NP-đầy đủ và NP-khó trong lý thuyết độ phức tạp tính toán, dùng để chính thức mô tả một lớp nổi tiếng các bài toán khó nhất.

Các cách sử dụng ban đầu của thuật ngữ này là trong luận án Tiến sĩ năm 1987 của Erik Mueller và trong Jargon File của Eric S. Raymond năm 1991.

Xem thêm
 ASR-complete
 Danh sách các vấn đề chưa được giải quyết trong khoa học máy tính
 Trí tuệ tổng hợp (synthetic intelligence)

Tham khảo

Trí tuệ nhân tạo
Bài toán tính toán


title: A Different Corner

text:
"A Different Corner" là một bài hát của nghệ sĩ thu âm người Anh quốc George Michael nằm trong album phòng thu thứ ba và cũng là cuối cùng của nhóm nhạc mà Michael đóng vai trò giọng ca chính Wham! Music from the Edge of Heaven (1986) được phát hành ở thị trường Nhật Bản và Hoa Kỳ, cũng như album tuyển tập đầu tiên của nhóm xuất hiện cùng thời điểm trên toàn cầu The Final (1986). Nó được phát hành như là đĩa đơn thứ ba trích từ hai album vào ngày 17 tháng 3 năm 1986 bởi Columbia Records và Epic Records. Bài hát được viết lời và sản xuất bởi Michael, và là tác phẩm hát đơn thứ hai trong sự nghiệp của ông, sau đĩa đơn năm 1984 "Careless Whisper". "A Different Corner" là một bản pop và R&B ballad kết hợp với những yếu tố từ soul, soft rock và blue-eyed soul, trong đó phần lớn bao gồm những âm thanh chậm từ đàn phím, mang nội dung đề cập đến nỗi lòng của một người đàn ông sau những tan vỡ từ một mối quan hệ tình cảm thất bại trước đó.

Sau khi phát hành, "A Different Corner" nhận được những phản ứng tích cực từ các nhà phê bình âm nhạc, trong đó họ đánh giá cao chất giọng của Michael, giai điệu sâu lắng cũng như quá trình sản xuất nó, đồng thời ghi nhận sự thay đổi trong âm nhạc của ông so với những giai điệu bubblegum pop của Wham!. Bài hát cũng gặt hái những thành công vượt trội về mặt thương mại, đứng đầu các bảng xếp hạng ở Canada, Na Uy và Vương quốc Anh, nơi nó trở thành đĩa đơn đầu tiên được hát, viết lời, lập trình, sản xuất và chơi tất cả các nhạc cụ bởi cùng một nghệ sĩ, và giúp Michael được ghi nhận là nghệ sĩ đầu tiên có hai đĩa đơn đầu tay đều đạt ngôi vị quán quân, cũng như lọt vào top 10 ở hầu hết những quốc gia nó xuất hiện, bao gồm vươn đến top 5 ở nhiều thị trường lớn như Úc, Bỉ, Đan Mạch, Phần Lan, Ireland, Ý, Hà Lan, New Zealand và Thụy Sĩ. Tại Hoa Kỳ, "A Different Corner" đạt vị trí thứ bảy trên bảng xếp hạng Billboard Hot 100, trở thành đĩa đơn thứ hai liên tiếp của nam ca sĩ vươn đến top 10 tại đây.

Một video ca nhạc đã được phát hành cho "A Different Corner" và thực hiện dưới phông nền đen trắng, với bối cảnh trong một căn phòng trắng thưa thớt bên cạnh một cửa sổ lớn, trong đó bao gồm những cảnh Michael ngồi và đi quanh phòng trong khi đang hát. Để quảng bá bài hát, nam ca sĩ đã trình diễn nó trên nhiều chương trình truyền hình và lễ trao giải lớn, bao gồm Top of the Pops và The Tube, cũng như trong nhiều chuyến lưu diễn của ông. Kể từ khi phát hành, "A Different Corner" đã được hát lại và sử dụng làm nhạc mẫu bởi nhiều nghệ sĩ, trong đó nổi bật nhất là màn trình diễn tưởng niệm Michael sau khi ông đột ngột qua đời tại giải Brit năm 2017 của Chris Martin, và một phiên bản mới của bài hát cũng được Martin thu âm cho bộ phim tài liệu năm 2017 về cuộc đời của nam ca sĩ George Michael: Freedom. Ngoài ra, nó còn xuất hiện trong nhiều album tuyển tập và trực tiếp của Michael, như Ladies & Gentlemen: The Best of George Michael (1998), Twenty Five (2006) và Symphonica (2014).

Danh sách bài hát
Đĩa 7" và 12" tại châu Âu và Anh quốc
 "A Different Corner" – 3:57
 "A Different Corner" (không lời) – 4:13

Xếp hạng

Xếp hạng tuần

Xếp hạng cuối năm

Xếp hạng thập niên

Chứng nhận

Tham khảo

Liên kết ngoài

Đĩa đơn năm 1986
Bài hát năm 1986
Bài hát của George Michael
Đĩa đơn quán quân European Hot 100 Singles
Đĩa đơn quán quân tại Na Uy
Đĩa đơn quán quân UK Singles Chart
Đĩa đơn quán quân tại Vương quốc Liên hiệp Anh
Pop ballad
R&B ballad
Soul ballad
Bài hát viết bởi George Michael
Bài hát sản xuất bởi George Michael
Video âm nhạc đen trắng
Đĩa đơn của Columbia Records
Đĩa đơn của hãng Epic Records
Đĩa đơn quán quân RPM Top Singles


title: Barbara Roymans

text:
Barbara Roymans (sinh ngày 7 tháng 6 năm 1997) là một trợ lý đường sắt, Hoa hậu người Bỉ. Cô đăng quang Hoa hậu Trái Đất Bỉ 2023.

Với danh hiệu đạt được, Barbana sẽ đại diện Bỉ thi đấu tại Hoa hậu Trái Đất 2023 diễn ra ở Nha Trang, Khánh Hòa, Việt Nam. Cô sẽ trải qua khóa huấn luyện đặc biệt ở Philippines, tại Kagandahang Flores Beauty Pageant Camp dưới sự hướng dẫn của Rodgil Flores.

Chú thích

Người sinh năm 1997


title: Amphetamin thay thế

text:
Amphetamin thay thế là một nhóm các hợp chất dựa trên cấu trúc amphetamin; nó bao gồm tất cả các hợp chất phái sinh được hình thành bằng cách thay thế một hoặc nhiều nguyên tử hydro trong cấu trúc lõi amphetamin bằng các nhóm thế. Các hợp chất trong lớp này bao gồm nhiều loại phân loại dược lý, bao gồm các chất kích thích, chất thấu cảm và chất ảo giác, và những loại khác. Ví dụ về các chất amphetamin thay thế là: amphetamin (chính nó), methamphetamin, ephedrin, cathinon, phentermin, mephentermin, bupropion, methoxyphenamin, selegilin, amfepramon, pyrovaleron, MDMA (thuốc lắc) và DOM (STP).

Một số dẫn xuất thay thế của amphetamin xảy ra trong tự nhiên, ví dụ như trong lá của cây Ephedra và cây khat. Chúng đã được sử dụng từ thời cổ đại (ít nhất 1000 năm trước) vì tác dụng dược lý của chúng. Amphetamin được sản xuất lần đầu tiên vào cuối thế kỷ 19. Vào những năm 1930, amphetamin và một số hợp chất dẫn xuất của nó được sử dụng làm thuốc thông mũi trong điều trị triệu chứng cảm lạnh và đôi khi là tác nhân tâm thần. Ảnh hưởng của chúng trên hệ thống thần kinh trung ương rất đa dạng, nhưng có thể được tóm tắt bằng ba loại tác động chồng chéo: kích thích thần kinh, gây ảo giác và tạo cảm giác thấu cảm. Các loại thuốc kích thích thay thế khác nhau có thể gây ra các tác động này một cách riêng biệt hoặc kết hợp.

Danh sách các hợp chất được thay thế của amphetamin

Tham khảo

Amphetamin


title: Certima unicolor

text:
Certima unicolor là một loài bướm đêm trong họ Geometridae.

Chú thích

Tham khảo

Certima


title: Felix Film

text:
là một xưởng phim hoạt hình Nhật Bản được thành lập vào năm 2014 tại Mitaka, Tokyo.

Tác phẩm

Anime truyền hình

Original video animation (OVA)

Tham khảo

Liên kết ngoài

Xưởng phim hoạt hình ở Tokyo
Xưởng phim hoạt hình Nhật Bản


title: Phan Nguyễn Như Khuê

text:
Phan Nguyễn Như Khuê (sinh ngày 26 tháng 9 năm 1964) là một chính trị gia người Việt Nam. Ông hiện là Ủy viên Ban thường vụ Thành ủy, Trưởng ban Tuyên giáo Thành ủy Thành phố Hồ Chí Minh.

Ông từng là đại biểu quốc hội Việt Nam khóa XIV nhiệm kì 2016-2021, Phó Trưởng đoàn chuyên trách đại biểu quốc hội Thành phố Hồ Chí Minh, đã trúng cử đại biểu quốc hội năm 2016 ở đơn vị bầu cử số 7, Thành phố Hồ Chí Minh (Quận 2, Quận 9, Thủ Đức) với tỉ lệ 66% số phiếu. Ông từng là Thành ủy viên, Bí thư Đảng ủy, Giám đốc Sở Văn hóa và Thể thao thành phố Hồ chí Minh.

Xuất thân
Phan Nguyễn Như Khuê sinh ngày 26 tháng 9 năm 1964 quê quán ở xã Hòa An, thành phố Cao Lãnh, tỉnh Đồng Tháp.

Giáo dục
Giáo dục phổ thông: 12/12
Cử nhân Đại học Luật
Thạc sĩ Xây dựng Đảng

Sự nghiệp
Từ tháng 11 năm 1983 đến tháng 3 năm 1997, Phan Nguyễn Như Khuê công tác tại Huyện ủy Thủ Đức, giữ các chức vụ: Nhân viên lưu trữ Ban Tuyên giáo Huyện ủy, Cán bộ Ban Tuyên giáo Huyện ủy, Phó Trưởng phòng Văn hóa Thông tin, Ủy viên Ban Chấp hành Đảng bộ huyện, Trưởng phòng Văn hóa Thông tin kiêm Giám đốc Nhà Văn hóa huyện Thủ Đức, Thành phố Hồ Chí Minh.

Ông gia nhập Đảng Cộng sản Việt Nam vào ngày 27 tháng 11 năm 1987.

Từ tháng 4 năm 1997 đến tháng 8 năm 2013, ông công tác tại Quận ủy Quận 9, giữ các chức vụ: Ủy viên Ban Chấp hành Đảng bộ Quận 9, Phó Chủ tịch Ủy ban nhân dân Quận 9, Ủy viên Ban Thường vụ, Trưởng ban Tuyên giáo Quận ủy Quận 9, Phó Bí thư Thường trực Quận ủy, Chủ tịch Hội đồng nhân dân Quận 9, Thành phố Hồ Chí Minh (nhiệm kỳ 1999 - 2004), Ủy viên Ban Chấp hành Đảng bộ Thành phố, Bí thư Quận ủy Quận 9, Chủ tịch Hội đồng nhân dân Quận 9 Thành phố Hồ Chí Minh (nhiệm kỳ 2004 - 2009).

Ngày 17 tháng 9 năm 2013, Phan Nguyễn Như Khuê, Thành ủy viên, Bí thư Quận ủy Quận 9, Thành phố Hồ Chí Minh được Ban thường vụ Thành ủy Thành phố Hồ Chí Minh điều động, bổ nhiệm làm Chánh Văn phòng Thành ủy Thành phố Hồ Chí Minh thay ông Trần Thế Lưu vì ông Lưu trước đó đã được bổ nhiệm giữ chức vụ trưởng Ban nội chính Thành ủy Thành phố Hồ Chí Minh.

Từ tháng 11 năm 2014 đến tháng 8 năm 2016, Phan Nguyễn Như Khuê là Giám đốc Sở Văn hoá Thể thao Thành phố Hồ Chí Minh.

Ngày 27 tháng 5 năm 2016, theo kết quả bầu cử Hội đồng nhân dân TPHCM do Ủy ban bầu cử Thành phố Hồ Chí Minh công bố, Phan Nguyễn Như Khuê trúng cử Đại biểu HĐND TPHCM khóa 9 với tỉ lệ 66,53% ở đơn vị bầu cử số 10 (quận 9, Thành phố Hồ Chí Minh).

Từ ngày 19 tháng 8 năm 2016, ông được Chủ tịch Ủy ban nhân dân Thành phố Hồ Chí Minh điều động nhận công tác khác, thôi chức Giám đốc Sở Văn hóa Thể thao Thành phố Hồ Chí Minh. Tuy nhiên, theo báo Sài Gòn Giải phóng đăng vào ngày 1 tháng 9 năm 2016 thì vào sáng ngày 31 tháng 8 năm 2016, Chủ tịch Ủy ban nhân dân Thành phố Hồ Chí Minh Nguyễn Thành Phong mới trao quyết định điều động ông đến nhận công tác tại Văn phòng Đoàn Đại biểu Quốc hội TPHCM. Tháng 5 năm 2017, Phan Nguyễn Như Khuê bị Chủ tịch Nguyễn Thành Phong phê bình vì kí quyết định bổ nhiệm trái luật chức vụ Hiệu trưởng Trường Cao đẳng Văn hoá Nghệ thuật Thành phố Hồ Chí Minh cho bà Trương Nguyễn Ánh Nga (Phó hiệu trưởng trường này) vào ngày 31/8/2016 (Quyết định số 102 ngày 31/8/2016).

Từ tháng 8 năm 2016, ông là Phó Trưởng Đoàn ĐBQH thành phố Hồ chí Minh, Ủy viên Ủy ban về các vấn đề xã hội.

Sáng 24-6-2019, Bí thư Thành ủy TP.HCM Nguyễn Thiện Nhân đã trao quyết định phân công thành ủy viên, bổ nhiệm ông giữ chức Trưởng Ban Tuyên giáo Thành ủy TP.HCM.

Ngày 02 tháng 10 năm 2019, Ông được bầu làm Ủy viên Ban thường vụ Thành ủy TP HCM.

Đại biểu Quốc hội Việt Nam Thành phố Hồ Chí Minh (2016-2021)
Ngày 22 tháng 5 năm 2016, ông trúng cử đại biểu Quốc hội Việt Nam khóa 14 nhiệm kì 2016-2021 thuộc đoàn đại biểu Thành phố Hồ Chí Minh ở đơn vị bầu cử số 7, Thành phố Hồ Chí Minh (Quận 2, Quận 9, quận Thủ Đức) với tỉ lệ 66% số phiếu.

Sau đó (trước 1/9/2016), ông được Ủy ban thường vụ Quốc hội Việt Nam khóa XIV phê chuẩn giữ chức vụ Phó Trưởng Đoàn chuyên trách Đoàn Đại biểu Quốc hội TPHCM.

Tham khảo

Liên kết ngoài

Người Đồng Tháp
Đại biểu Quốc hội Việt Nam khóa XIV
Đại biểu Quốc hội Việt Nam khóa XIV Thành phố Hồ Chí Minh
Đảng viên Đảng Cộng sản Việt Nam
Người họ Phan tại Việt Nam
Đại biểu Quốc hội Việt Nam khóa XIV chuyên trách địa phương
Đại biểu Quốc hội Việt Nam khóa XIV trúng cử lần đầu
Sống tại Thành phố Hồ Chí Minh


title: Hydrophis

text:
Hydrophis là một chi rắn biển (Elapidae), chúng phân bố truyền thống ở vùng biển Ấn-Úc (Indo-Australia) và các vùng nước ở Đông Nam Á. Hiện hành có 35 loài được ghi nhận trong chi này

Loài mới
Loài mới nhất được phát hiện là Hydrophis xanthos là loài rắn lạ vàng mới được các nhà khoa học Mỹ tại đại học Chicago phát hiện ở bờ biển Golfo Dulce, Costa Rica. Loài rắn toàn thân màu vàng này chỉ săn mồi vào ban đêm và có những đặc điểm gần giống loài rắn biển bụng vàng. loài rắn mới và rắn bụng vàng sống cách nhau chỉ 22 km.

Chúng có thân nhỏ hơn và phủ màu vàng lóng lánh. Chúng sống ở môi trường khá khắc nghiệt với sóng biển dữ dội và hàm lượng oxy thấp. Để bắt mồi, loài rắn này bơi trên dòng nước và há to miệng. Khi nào có một con cá bơi qua, rắn sẽ tấn công và kết liễu, chúng sống trong khu vực chỉ rộng 320 km2. Ngoài ra, do sống ở vùng ven biển nên rắn vàng rất dễ bị ảnh hưởng nếu nhiệt độ nước biển thay đổi do biến đổi khí hậu.

Các loài
Chi này có các loài:
 Hydrophis atriceps Günther, 1864
 Hydrophis belcheri (Gray, 1849)
 Hydrophis bituberculatus (Peters, 1872)
 Hydrophis brooki Günther, 1872
 Hydrophis caerulescens (Shaw, 1802)
 Hydrophis cantoris (Günther, 1864)
 Hydrophis coggeri Kharin, 1984
 Hydrophis curtus (Shaw, 1802)
 Hydrophis cyanocinctus (Daudin, 1803)
 Hydrophis czeblukovi Kharin, 1984
 Hydrophis donaldi Ukuwela, Sanders & Fry, 2012
 Hydrophis elegans (Gray, 1842)
 Hydrophis fasciatus (Schneider, 1799)
 Hydrophis gracilis (Shaw, 1802)
 Hydrophis hardwickii Gray, 1834
 Hydrophis hendersoni (Boulenger, 1903)
 Hydrophis inornatus Gray, 1849
 Hydrophis jerdonii Gray, 1849
 Hydrophis kingii (Boulenger, 1896)
 Hydrophis klossi Boulenger, 1912
 Hydrophis laboutei (Rasmussen & Ineich, 2000)
 Hydrophis lamberti (Smith, 1917)
 Hydrophis lapemoides (Gray, 1849)
 Hydrophis macdowelli Kharin, 1983
 Hydrophis major (Shaw, 1802)
 Hydrophis mamillaris (Daudin, 1803)
 Hydrophis melanocephalus (Gray, 1849)
 Hydrophis melanosoma Günther, 1864
 Hydrophis nigrocinctus (Daudin, 1803)
 Hydrophis obscurus Daudin, 1803
 Hydrophis ornatus (Gray, 1842)
 Hydrophis pachycercos Fischer, 1855
 Hydrophis pacificus (Boulenger, 1896)
 Hydrophis parviceps Smith, 1935
 Hydrophis peronii (Duméril, 1853)
 Hydrophis platurus (Linnaeus, 1766)

 Hydrophis schistosus (Daudin, 1803)
 Hydrophis semperi (Garman, 1881)
 Hydrophis sibauensis (Rasmussen, Auliya & Böhme, 2001)
 Hydrophis spiralis (Shaw, 1802)
 Hydrophis stokesii (Gray, 1846)
 Hydrophis stricticollis (Günther, 1864)
 Hydrophis torquatus (Günther, 1864)
 Hydrophis viperinus (Schmidt, 1852)
 Hydrophis vorisi Kharin, 1984
 Hydrophis zweifeli Kharin, 1985

Tham khảo

Rắn biển


title: Aptesis exquisita

text:
Aptesis exquisita là một loài tò vò trong họ Ichneumonidae.

Chú thích

Liên kết ngoài

Aptesis


title: Ovipennis dudgeoni

text:
Ovipennis dudgeoni là một loài bướm đêm thuộc phân họ Arctiinae, họ Erebidae.

Chú thích

Liên kết ngoài

Ovipennis


title: Euchromius galapagosalis

text:
Euchromius galapagosalis là một loài bướm đêm trong họ Crambidae.

Chú thích

Liên kết ngoài

Euchromius


title: Yunesiyeh

text:
Yunesiyeh () là một ngôi làng Syria nằm ở Bidama Nahiyah thuộc huyện Jisr al-Shughur, Idlib. Theo Cục Thống kê Trung ương Syria (CBS), Yunesiyeh có dân số 1318 trong cuộc điều tra dân số năm 2004.

Tham khảo


title: Chỉ số vượt khó

text:
Chỉ số vượt khó (hay còn gọi là chỉ số nghịch cảnh, tiếng Anh: adversity quotient, viết tắt AQ) là điểm số đo lường khả năng của một người đối phó với những nghịch cảnh trong cuộc sống của mình.

Theo W Hidayat, AQ cũng có ảnh hưởng đến khả năng hiểu toán học của học sinh. Do đó, người ta thường gọi là khả năng phục hồi khoa học. Thuật ngữ này được Paul Stoltz đặt ra vào năm 1997 trong cuốn sách Adversity Quotient: Turning Obstacles Into Opportunities. Để định lượng chỉ số nghịch cảnh, Stoltz đã phát triển một phương pháp đánh giá được gọi là Hồ sơ Phản ứng với Nghịch cảnh (ARP).

Chỉ số AQ là một trong những chỉ số có thể xảy ra về sự thành công trong cuộc sống của một người và cũng chủ yếu hữu ích để dự đoán thái độ tâm lý, căng thẳng tinh thần, sự kiên trì, tuổi thọ, học tập và phản hồi đối với các thay đổi trong môi trường.

Tham khảo

Đọc thêm
 Stoltz, P. (1997). Adversity quotient: Turning obstacles into opportunities. New York: Wiley,
 Adversity Quotient @ Work: Make Everyday Challenges the Key to Your Success--Putting the Principles of AQ Into Action by Paul G. Stoltz, Ph.D. (Morrow, 2000),
 Adversity Quotient at Work: Finding Your Hidden Capacity for Getting Things Done by Paul G. Stoltz, Ph.D. (Collins, 2001), ASIN: B000W25NPI

Liên kết ngoài
 Peaklearning.com
 Researchgate.net

Kiểm tra tâm lý học


title: Work (bài hát của Rihanna)

text:
"Work" là một bài hát của nghệ sĩ thu âm người Barbados Rihanna hợp tác với rapper người Canada Drake nằm trong album phòng thu thứ tám của cô, ANTI (2016). Nó được phát hành như là đĩa đơn đầu tiên trích từ album vào ngày 27 tháng 1 năm 2016 bởi Roc Nation và Westbury Road Entertainment. Bài hát được đồng viết lời bởi hai nghệ sĩ với PartyNextDoor, Allen Ritter, Rupert Thomas, Jr. cũng như Boi-1da, người cũng đồng thời chịu trách nhiệm sản xuất nó với Noah "40" Shebib và Kuk Harrell, bên cạnh việc sử dụng đoạn nhạc mẫu từ tác phẩm năm 1985 của Alexander O'Neal "If You Were Here Tonight", được sáng tác bởi Monte Moir. Đây là một bản dancehall, reggae-pop và R&B mang nội dung đề cập đến việc làm việc để kiếm tiền và bàn luận đến một mối quan hệ mong manh, trong đó kết hợp giữa ngôn ngữ Jamaican Patois bên cạnh tiếng Anh. "Work" đánh dấu sự hợp tác chính thức chính thức giữa Rihanna và Drake, sau "What's My Name?" (2010) và "Take Care" (2011).

"Work" nhận được những phản ứng trái chiều từ các nhà phê bình âm nhạc, trong đó họ đánh giá cao quá trình sáng tác và quyết định quay trở lại dòng nhạc dancehall của Rihanna, nhưng cũng vấp phải một số nghi ngờ trong việc đánh dấu sự trở lại của nữ ca sĩ. Tuy nhiên, bài hát đã gặt hái nhiều giải thưởng và đề cử tại những lễ trao giải lớn, bao gồm hai đề cử giải Grammy cho Thu âm của năm và Trình diễn song tấu hoặc nhóm nhạc pop xuất sắc nhất tại lễ trao giải thường niên lần thứ 59. "Work" cũng tiếp nhận những thành công vượt trội về mặt thương mại, đứng đầu các bảng xếp hạng ở Brazil, Canada, Đan Mạch và Pháp, đồng thời lọt vào top 10 ở nhiều quốc gia khác, bao gồm vươn đến top 5 ở những thị trường lớn như Úc, Đức, Ireland, Ý, Hà Lan, New Zealand, Na Uy, Tây Ban Nha, Thụy Điển và Vương quốc Anh. Tại Hoa Kỳ, nó đạt vị trí số một trên bảng xếp hạng Billboard Hot 100 trong chín tuần liên tiếp, trở thành đĩa đơn quán quân thứ 14 của Rihanna và thứ hai của Drake tại đây.

Hai video ca nhạc khác nhau đã được thực hiện cho "Work", trong đó video đầu tiên được đạo diễn bởi Director X với những cảnh Rihanna và Drake nhảy múa và vui vẻ với nhiều người trong một câu lạc bộ, bên cạnh phiên bản còn lại do Tim Erem thực hiện và bao gồm những cảnh hai nghệ sĩ hát trong một căn phòng. Nó đã nhận được một đề cử tại giải Video âm nhạc của MTV năm 2016 cho Video xuất sắc nhất của nữ ca sĩ và Hợp tác xuất sắc nhất. Để quảng bá bài hát, nữ ca sĩ đã trình diễn nó trên nhiều chương trình truyền hình và lễ trao giải lớn, bao gồm giải Brit năm 2016 (với Drake) và giải Video âm nhạc của MTV năm 2016, cũng như trong nhiều chuyến lưu diễn của cô. Kể từ khi phát hành, "Work" đã được hát lại và sử dụng làm nhạc mẫu bởi nhiều nghệ sĩ, như Lil' Kim, Camila Cabello, DNCE, Conor Maynard và Bart Baker. Tính đến nay, nó đã bán được hơn 12 triệu bản trên toàn cầu, trở thành một trong những đĩa đơn bán chạy nhất mọi thời đại.

Danh sách bài hát
 Tải kĩ thuật số
 "Work" (hợp tác với Drake) – 3:39

 EP phối lại
 "Work" (R3hab phối lại) (hợp tác với Drake) – 3:39
 "Work" (R3hab phối lại mở rộng) (hợp tác với Drake) – 3:59
 "Work" (R3hab mở rộng không lời) – 3:59
 "Work" (BURNS' Late Night Rollin phối lại) (hợp tác với Drake) – 3:43
 "Work" (Bad Royale phối lại) (hợp tác với Drake) (bản chưa kiểm duyệt) – 3:42
 "Work" (Bad Royale phối lại) (hợp tác với Drake) (bản sạch) – 3:43
 "Work" (Lost Kings phối lại) (hợp tác với Drake) – 4:19
 "Work" (Lost Kings phối lại mở rộng) (hợp tác với Drake) – 4:50

Thành phần thực hiện
Thành phần thực hiện được trích từ ghi chú của Anti, Roc Nation.

Thu âm
 Thu âm tại Westlake Beverly Recording Studios ở Los Angeles, California, Sandra Gale Studios, California và SOTA Studios, Toronto.
 Phối khí tại Studio 306 and SOTA Studios ở Toronto, Canada và Larrabee Studios ở Universal City, California.
 Master tại Sterling Sound Studios ở Thành phố New York, New York.

Thành phần

 Rihanna – giọng hát, viết lời
 Drake – giọng rap, viết lời
 Jahron Brathwaite – viết lời, giọng nền
 Boi-1da – viết lời, sản xuất
 Allen Ritter – viết lời
 Sevn Thomas – viết lời
 Monte Moir – viết lời
 Marcos Tovar – thu âm giọng hát
 Kuk Harrell – thu âm giọng hát, sản xuẩ giọng hát
 Thomas Warren – thu âm giọng hát
 Noel Cadastre – thu âm giọng hát
 Noel "Gadget" Campbell – phối khí
 Noah "40" Shebib – thu âm giọng hát, phối khí
 Manny Marroquin – phối khí
 Chris Gehringer – master

Xếp hạng

Xếp hạng tuần

Xếp hạng cuối năm

Xếp hạng mọi thời đại

Chứng nhận

Lịch sử phát hành

Xem thêm
Danh sách đĩa đơn bán chạy nhất thế giới
Danh sách đĩa đơn quán quân Hot 100 năm 2016 (Mỹ)
Billboard Hot 100 cuối năm 2016

Tham khảo

Liên kết ngoài

Đĩa đơn năm 2016
Bài hát năm 2016
Bài hát của Rihanna
Bài hát của Drake
Đĩa đơn quán quân Billboard Hot 100
Đĩa đơn quán quân Billboard Hot R&B/Hip-Hop Songs
Đĩa đơn quán quân Billboard Hot Dance Club Songs
Đĩa đơn quán quân Canadian Hot 100
Đĩa đơn quán quân tại Đan Mạch
Đĩa đơn quán quân tại Pháp
Đĩa đơn quán quân UK R&B Singles Chart
Video ca nhạc đạo diễn bởi Director X
Bài hát sản xuất bởi Boi-1da
Bài hát viết bởi Drake (rapper)
Bài hát viết bởi PartyNextDoor
Bài hát viết bởi Rihanna
Bài hát viết bởi Boi-1da
Bài hát viết bởi Monte Moir
Bài hát reggae fusion
Bài hát về tình dục
Bài hát dancehall
Đĩa đơn của Roc Nation


title: Macropis frivaldszkyi

text:
Macropis frivaldszkyi là một loài ong trong họ Melittidae. Loài này được  miêu tả khoa học đầu tiên năm 1878.

Chú thích

Tham khảo

frivaldszkyi
Động vật được mô tả năm 1878


title: Lacanobia humeralis

text:
Lacanobia humeralis là một loài bướm đêm trong họ Noctuidae.

Chú thích

Liên kết ngoài

Lacanobia


title: Bomolocha flexuosa

text:
Bomolocha flexuosa là một loài bướm đêm trong họ Noctuidae.

Chú thích

Liên kết ngoài

Bomolocha


title: Pero alticola

text:
Pero alticola là một loài bướm đêm trong họ Geometridae.

Chú thích

Liên kết ngoài

Pero


title: Conistra aulombardi

text:
Conistra aulombardi là một loài bướm đêm trong họ Noctuidae.

Chú thích

Liên kết ngoài

Conistra


title: Scybalistodes vermiculalis

text:
Scybalistodes vermiculalis là một loài bướm đêm trong họ Crambidae.

Chú thích

Liên kết ngoài

Động vật được mô tả năm 1964
Scybalistodes


title: Dương Dương (đạo diễn nữ)

text:
Dương Dương (tiếng Trung: 杨阳) là đạo diễn, nhà biên kịch và nhà sản xuất quốc gia cấp 1 người Trung Quốc. Cô từng 2 lần đạt Giải Phi Thiên và 2 lần Giải Kim Ưng cho đạo diễn xuất sắc nhất. Năm 1983 cô tốt nghiệp Khoa Truyền hình của Đại học Truyền thông Trung Quốc chuyên ngành đạo diễn. Hiện cô đang là giám đốc kiêm nhà sản xuất của Trung tâm sản xuất phim truyền hình Trung Quốc (CTPC) trực thuộc Đài truyền hình trung ương Trung Quốc.

Cô từng là thành viên ban giám khảo của giải thưởng Phi Thiên vào năm 2001 và 2002 đồng thời là giám khảo giải thưởng Bạch Ngọc Lan năm 2008.

Sự nghiệp
Năm 1996, đạo diễn bộ phim "Cây của Ngưu Ngọc Cầm" dựa trên câu chuyện của anh hùng Ngưu Ngọc Cầm. Bộ phim đã giành được giải nhất của Giải Phi Thiên Trung Quốc lần thứ 16.

Năm 1998, đạo diễn bộ phim "Xe điện lúc nửa đêm" đã giành được giải nhất của Giải Phi Thiên Truyền hình Trung Quốc lần thứ 17.

Năm 1999, đạo diễn bộ phim gia đình "Nắm tay". Bộ phim đã giành được Giải Kim Ưng Trung Quốc lần thứ 17 cho Phim truyền hình xuất sắc nhất. Dương Dương cũng giành được Giải Kim Ưng và Giải Phi Thiên cho Đạo diễn xuất sắc nhất.

Tác phẩm

Đạo diễn

Viết kịch bản

Giải thưởng

Tham khảo

Đạo diễn
Đạo diễn phim Trung Quốc