用户行为分析(SQL+Tableau+AARRR模型)
一、数据来源及含义
1、数据来源
阿里云天池:https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=649&userId=1
UserBehavior.csv
原始数据有100150806条,数据量过大,不方便使用Mysql进行操作,本例先使用python对数据进行处理,选取其中的999999条数据用于本次用户行为分析。
2、字段含义
user_id:用户id
item_id:商品Id
category_id:商品类别id
behavior_type:用户行为类型
timestamp:时间戳
其中behavior_type包括:
pv(点击)
cart(加入购物车)
fav(收藏)
buy(购买)
二、数据清洗
1、添加辅助字段
① 时间戳转日期型
ALTER TABLE userbehavior_random ADD COLUMN datetime TIMESTAMP(0) NULL;
UPDATE userbehavior_random SET datetime = FROM_UNIXTIME(timestamp);
② 提取年月日
ALTER TABLE userbehavior_random ADD COLUMN dates CHAR(10) NULL;
UPDATE userbehavior_random SET dates =SUBSTR(datetime,1,10);
③ 提取时分秒
ALTER TABLE userbehavior_random ADD COLUMN hours CHAR(10) NULL;
UPDATE userbehavior_random SET hours = SUBSTR(datetime,12,8);
④ 提取小时(Tableau中绘图时使用)
ALTER TABLE userbehavior_random ADD COLUMN time CHAR(10) NULL;
UPDATE userbehavior_random SET time = SUBSTR(datetime,12,2);
进行上述处理后结果如下:
2、异常值
① 查看时间的最大最小值
SELECT MAX(timestamp),MIN(timestamp),MAX(datetime),MIN(datetime)
FROM userbehavior_random;
② 删除异常值
本次分析针对2017年11月25日至2017年12月3日数据,对异常值进行删除,共删除508行。
DELETE FROM userbehavior_random
WHERE dates < '2017-11-25' OR dates > '2017-12-03';
③查看数据集
SELECT * FROM userbehavior_random
目前还剩999491条数据
3、重复值
SELECT DISTINCT * FROM userbehavior_random
显示有999491条数据,无重复值。
4、缺失值
SELECT COUNT(user_id),COUNT(item_id),COUNT(category_id),COUNT(behavior_type),COUNT(timestamp)
FROM userbehavior_random
均有999491条数据,无缺失值。
三、模型构建
1、用户流量分析
① 日活跃用户(DAU)人数分布
2017年11月25日-2017年12月1日 活跃人数较为平稳,但也有增长趋势,12月1日-12月3日增长相对较迅速,活跃用户人数约增加 26%。
② PV、UV、PV/UV
SELECT COUNT(DISTINCT user_id)AS 'UV',
(SELECT COUNT(*) FROM userbehavior_random
WHERE behavior_type='pv')AS 'PV',
(SELECT COUNT(*) FROM userbehavior_random
WHERE behavior_type = 'pv')/(COUNT(DISTINCT user_id) ) AS 'PV/UV'
FROM userbehavior_random;
UV:独立访客数
PV:页面流量次数
PV/UV:平均一个独立访问者所浏览的页面访问量
③ PV、UV每日变化趋势
SELECT dates,
SUM(CASE WHEN behavior_type='pv' THEN 1 ELSE 0 END)AS '日均访问量',
COUNT(DISTINCT user_id)AS '日均UV用户'
FROM userbehavior_random
GROUP BY dates
ORDER BY dates;
将上述查询所得表格导入Tableau中,绘制PV、UV每日变化趋势图。发现在2017年11月25日-2017年12月3日期间,PV与UV随日期的变化趋势相似,11月25日-12月1日较平稳,12月2日开始有明显增长,增长率约为27%。
④ PV、UV每时变化趋势
将userbehavior_random表导入Tableau中,绘制PV、UV每时变化趋势图。可以发现18点到23点,uv波动不大,而pv波动较大,说明用户开始频繁访问。
⑤ 四种用户行为每时变化趋势
从上图可以看出:
(1)四种行为的分布趋势基本一致。
(2)用户在晚上18点到23点会频繁点击浏览网页,收藏与加入购物车数量也随之增加
(3)其中购买曲线与收藏曲线趋势更为接近,在一定程度上说明客户对于收藏商品更为偏爱,而购物车里的一部分商品可能只是作为一种比较或者是排除购买的作用,可以关注客户购物车和收藏的商品进行精准推送。
⑥ 跳失率
跳失率=只有浏览行为的用户数/总用户数
SELECT SUM(IF(t.fav_num=0 AND t.cart_num=0 AND t.buy_num=0,1,0))/COUNT(t.user_id)*100 AS '跳失率'
FROM(SELECT user_id,SUM(IF(behavior_type='fav',1,0)) fav_num,SUM(IF(behavior_type='cart',1,0)) cart_num,SUM(IF(behavior_type='buy',1,0)) buy_numFROM userbehavior_randomGROUP BY user_id) t
可得跳失率约为23.98%,说明详情页对用户吸引力扔有待提高。
2、用户购买行为分析
① 日交易用户人数分布
2017年11月25日-2017年12月1日交易人数呈平稳状态,并有少量增加,12月1日-12月3日 交易用户人数约增加32%;
② 用户复购
复购率 = 购买次数两次及其以上的人数/有购买行为的用户总数
select concat(round((sum(case when 购买量>=2 then 1 else 0 end)/
sum(case when 购买量>0 then 1 else 0 end))*100,2),'%') as 复购率
from userbehavior1;
3、建立用户各行为转化漏斗模型
①创建用户行为视图
create view userbehavior1
as select user_id,
count(behavior_type) as '用户行为总数',
SUM(case when behavior_type = 'pv' then 1 else 0 end)as '点击量',
sum(case when behavior_type = 'buy' then 1 else 0 end)as '购买量',
sum(case when behavior_type = 'fav' then 1 else 0 end)as '收藏数',
sum(case when behavior_type = 'cart' then 1 else 0 end)as '加购数'
from userbehavior_random
group by user_id;
②计算用户各行为发生总数
select sum(点击量) as total_pv,sum(购买量) as total_buy,sum(收藏数) as total_fav,sum(加购数) as total_cart
from userbehavior1;
③计算各行为的转化率
select concat(round(sum(点击量)/sum(用户行为总数)*100,2),'%') as total_to_pv, concat(round((sum(收藏数)+sum(加购数))/sum(点击量)*100,2),'%') as pv_to_favCart,concat(round(sum(购买量)/sum(点击量)*100,2),'%') as pv_to_buy
from userbehavior1;
使用Tableau绘制用户漏斗模型,在2017年11月25日-2017年12月3日期间,用户的点击率为89.54%,收藏或加购的占比为9.47%,最终购买率为2.22%;
4、用户留存分析
n日后留存率=(注册后的n日后还登录的用户数)/第一天新增总用户数
以2017-11-25作为第一天,计算次日、3日、7日、15日留存率
--第一天新用户数
create table liucun
as select count(distinct user_id) as 第一天新用户数
from userbehavior_random
where dates = '2017-11-25';
-- 第二天留存用户数
alter table liucun add column 第二天留存用户 INT;
update liucun set 第二天留存用户=
(select count(distinct user_id) from userbehavior_random
where dates = '2017-11-26'
and user_id in (SELECT user_id FROM userbehavior_random WHERE dates = '2017-11-25'));
-- 第三天留存用户数
alter table liucun add column 第三天留存用户 INT;
update liucun set 第三天留存用户=
(select count(distinct user_id) from userbehavior_random
where dates = '2017-11-27'
and user_id in (SELECT user_id FROM userbehavior_random WHERE dates = '2017-11-25'));
-- 第五天留存用户数
alter table liucun add column 第五天留存用户 INT;
update liucun set 第五天留存用户=
(select count(distinct user_id) from userbehavior_random
where dates = '2017-11-29'
and user_id in (SELECT user_id FROM userbehavior_random WHERE dates = '2017-11-25'));
alter table liucun add column 第七天留存用户 INT;
update liucun set 第七天留存用户=
(select count(distinct user_id) from userbehavior_random
where dates = '2017-12-01'
and user_id in (SELECT user_id FROM userbehavior_random WHERE dates = '2017-11-25'));
SELECT CONCAT(ROUND(100*第二天留存用户/第一天新用户数,2),'%')AS 次日留存率,
CONCAT(ROUND(100*第三天留存用户/第一天新用户数,2),'%')AS 三日留存率,
CONCAT(ROUND(100*第五天留存用户/第一天新用户数,2),'%')AS 五日留存率,
CONCAT(ROUND(100*第七天留存用户/第一天新用户数,2),'%')AS 七日留存率
from liucun;
用户留存率相对稳定,七日留存率略有回升,可能是因为当天12月1日是星期五,正好是客户活跃度上升的一个转折点,可能是有购物优惠活动。
四、总结
本项目运用MySQL+Tableau+python,从100150806条用户行为数据中随机选取999999条数据进行分析,下面结合AARRR模型,对应用户生命周期中的5个重要环节,对用户行为进行总结。
1、Acquisition–用户获取
由PV、UV每时变化趋势图可知18点到23点是用户频繁访问的时间,也是获取更多潜在客户的黄金时间。可以用最小的获客成本进行小游戏邀请、热门社交或小视频平台合作推广、app卖家推送等增加渠道曝光量进而增加渠道转化率。
本项目中跳失率约为23.98%,说明详情页对用户吸引力扔有待提高,可以进行精准人群推广、视觉优化等方式降低跳失率。
2、Activation–用户激活
本项目中2017年11月25日-2017年12月1日 DAU较为平稳,12月1日-12月3日增长相对较迅速。本项目分析了用户的四种行为,包括点击、购买、加入购物车、收藏。
点击量占总行为的89.54%,而收藏和加入购物车的用户仅占9.47%,最终购买的用户只有2.22%,转折点在加入购物车和收藏,要考虑为什么用户浏览了那么多商品却只有9.47%的用户加入购物或收藏,可能这中间用户花了太多的时间却没有挑选到满意的商品,那么有一些客户就流失掉了。
可以采取问卷调查的方式分析用户行为推送用户可能感兴趣的商品、优化购物界面使界面布局更加人性化等方式更好的满足用户需求,激活更多用户。
3、Retention–提高留存
在本项目中用户留存率相对稳定,七日留存率略有回升,可能是因为当天12月1日是星期五,正好是客户活跃度上升的一个转折点,可能是有购物优惠活动。
为了提高留存,可以让用户养成习惯,在一定程度上增加用户对产品的依赖性。①每日给用户推送可能感兴趣的商品;②一些签到的小游戏或者签到领积分活动,增加用户登录的频率,进而增加用户浏览时长;③对于年购买量比较大的用户,为了增加这些用户的粘性,可以推出vip服务,让这些用户享受折扣和优惠券,进而提高高价值用户的留存率和对平台的忠诚度;④大力推广直播跟用户互动,计算亲密指数并进行排行,可以让用户与店主之间建立信任,进而增加客户的忠诚度。
4、Revenue–增加收入
为了增加收入要提高成交转化率、复购率以及加购或收藏产品的购买率。
①提高成交转化率,优化用户推荐系统,或者邀请明星做测评推广;②用户复购率为33.65%,说明这些用户对该平台不太满意,可以通过奖励积分或者优惠券等方式鼓励用户重复购买;③通过分析找出价值用户的购买偏好,产品和类目等,给价值用户制定个性化的产品推荐,从而提高用户体验,进而提高购买率。
5、Referral–用户传播
要想让用户自发传播,那这个产品口碑一定要非常好,而且能够充分满足用户的需求,甚至给用户带来期望的需求。所以,要好好打磨产品。
可以采用一些增长策略,像现在比较普遍的老带新裂变营销,把握用户心理策划一些噱头式的活动等。还可以拼团、分享得优惠券、分享到朋友圈额外送积分等方式,鼓励用户进行分享和传播。
五、补充
1、电商数据分析指标
2、AARRR模型
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原标题:【原油贵金属早评】贸易冲突导致需求低迷,油价弱势近日虽然伊朗局势升温,中东地区几起油船被袭击事件影响,但油价并未走高,而是出于调整结构中。由于市场预期局势失控的可能性较低,而中美贸易问题导致的全球经济衰退风险更大,需求会持续低迷,因此油价调整压力较…...
2024/4/23 13:27:46 - 氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年
原标题:氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年一次说走就走的旅行,只有一张高铁票的距离~ 所以,湖南郴州,我来了~ 从广州南站出发,一个半小时就到达郴州西站了。在动车上,同时改票的南风兄和我居然被分到了一个车厢,所以一路非常愉快地聊了过来。 挺好,最起…...
2024/4/23 13:47:22 - 氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜
原标题:氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜一觉醒来,因为大家太爱“美”照,在柳毅山庄去寻找龙女而错过了早餐时间。近十点,向导坏坏还是带着饥肠辘辘的我们去吃郴州最富有盛名的“鱼头粉”。说这是“十二分推荐”,到郴州必吃的美食之一。 哇塞!那个味美香甜…...
2024/4/19 11:59:23 - 氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!
原标题:氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 啊……啊……啊 两…...
2024/4/19 11:59:44 - 扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!
原标题:扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客!当行业里的某一品项火爆了,就会有很多商家蹭热度,装逼忽悠,最近火爆朋友圈的医用面膜,被沾上了污点,到底怎么回事呢? “比普通面膜安全、效果好!痘痘、痘印、敏感肌都能用…...
2024/4/23 13:28:08 - 「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜
原标题:「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜丽彦妆铁皮石斛医用面膜|石斛多糖无菌修护补水贴19大优势: 1、铁皮石斛:自唐宋以来,一直被列为皇室贡品,铁皮石斛生于海拔1600米的悬崖峭壁之上,繁殖力差,产量极低,所以古代仅供皇室、贵族享用 2、铁皮石斛自古民间…...
2024/4/23 13:29:47 - 丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者
原标题:丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者【公司简介】 广州华彬企业隶属香港华彬集团有限公司,专注美业21年,其旗下品牌: 「圣茵美」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「圣仪轩」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「花茵莳」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「丽彦妆」专注医学护…...
2024/4/23 13:28:14 - 广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!
原标题:广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM流程及注意事项解读: 械字号医用面膜,其实在我国并没有严格的定义,通常我们说的医美面膜指的应该是一种「医用敷料」,也就是说,医用面膜其实算作「医疗器械」的一种,又称「医用冷敷贴」。 …...
2024/4/23 13:27:51 - 械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?
原标题:械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?医用眼膜/械字号眼膜/医用冷敷眼贴 凝胶层为亲水高分子材料,含70%以上的水分。体表皮肤温度传导到本产品的凝胶层,热量被凝胶内水分子吸收,通过水分的蒸发带走大量的热量,可迅速地降低体表皮肤局部温度,减轻局部皮肤的灼…...
2024/4/23 13:27:19 - 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示,配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...
解析如下:1、长按电脑电源键直至关机,然后再按一次电源健重启电脑,按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后,按住“winR”打开运行窗口,输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面,选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。
%读入6幅图像(每一幅图像的大小是564*564) f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57