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CTR:2014年中国移动

移动将“低头族”进化到底20%的人每天查看100次手机;23%的人生活必需品没有手机会心慌;34%的人起床第一件事看微信;……手机成人体器官的延伸,成身体不可割的一。 移动让媒介、内容、传播和消费变得随时随地,“移动”就是你的生活。????????????????????????????????????????

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你真的了解吗?

如今不再是“点击率”时代,欢迎进入“注意力”时代!在这个时代中,“点击”这个指标,仿佛游乐场的门票。进入游乐场后,还有更多的数据,供从业者逐秒逐帧的名的操作习惯和。 Chartbeat 公司时一个月,对 20 亿次浏览做了深度研究,发现绝大多数人,点击了却并不阅读。事实上,55% 的人在一个页面上待的时间不超过 15 秒。 当我们把“注意力”和“流量”这两个指标结合起来看的时候就会发现:一篇文章,如果民投入的时间越长,往往它并没有得到 Facebook 上超过 100 的点赞,也不会得到 Twitter 上超过 在这里我们需要得到的经验并不是要放弃“原生广告”,而是要正确的方式来做。正确的方式能帮助你与更加广泛的受众建立,并引导他们点击你的品牌官。现在,越来越多的品牌都开始关注点击鼠标后的反应。 总结:我们应该谨记,未来的广告领域,评价广告的好坏不仅仅是依靠点击,而是所耗费的精力和时间。作络媒体从业人员,我们应该努力去提升内容质量。

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    推荐统之

    最近读了项亮博士的《推荐统实践》,在此对这章做一个总结。介绍基于的推荐,在学术界名协同过滤算法。 在个性化推荐统中一般两种——显性反馈(explicit feedback)和隐性反馈 (implicit feedback)。 反馈除了显性和隐性外,还能正反馈、负反馈,举例子如下:?中的有很多种,比如浏览页、购买商品、评论、评等。 先定义两个变量: 活跃度:产生过的物品总数 物品流度:对物品产生过总数 而活跃度和物品流度的人数都符合Power Law,也称长尾布:? 。 对于电子商务,数量一般大大超过商品数量,此时Item CF的计算复杂度较低。 在非社交络的站中,内容内在的是很重要的推荐原则,它比基于相似的推荐原则更加有效。

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    推荐统之

    介绍基于的推荐,在学术界名协同过滤算法。 协同过滤就是指可以齐心协力,通过不断地和动,使 自己的推荐列表能够不断过滤掉自己不感兴趣的物品,从而越来越满足自己的需求。 在个性化推荐统中一般两种——显性反馈(explicit feedback)和隐性反馈 (implicit feedback)。 反馈除了显性和隐性外,还能正反馈、负反馈,举例子如下: ? 中的有很多种,比如浏览页、购买商品、评论、评等。 先定义两个变量: 活跃度:产生过的物品总数 物品流度:对物品产生过总数 而活跃度和物品流度的人数都符合Power Law,也称长尾布: 。 对于电子商务,数量一般大大超过商品数量,此时Item CF的计算复杂度较低。 在非社交络的站中,内容内在的是很重要的推荐原则,它比基于相似的推荐原则更加有效。

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    站访问

    题目了评估某站的转化率,我们需要对的访问,并建立模型。日志文件中已经记录了名、访问时间 以及 页面路径。 了方便,日志文件中的 N 条记录已经被解成三个长度相同且长度都 N 的数组,别是:名 username,访问时间 timestamp 和 页面路径 website。 第 i 条记录意味着名是 username 的在 timestamp 的时候访问了路径 website 的页面。 我们需要找到访问站时的 『共性路径』,也就是有最多的都 至少按某种次序访问过一次 的三个页面路径。需要注意的是, 可能不是连续访问 这三个路径的。 『共性路径』是一个 长度 3 的页面路径列表,列表中的路径 不必不同,并且按照访问时间的先后升序排列。如果有多个满足要求的答案,那么就请返回按字典序排列最小的那个。

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    基于Spark的

    基于Spark的统源码下载一、项目介绍  本项目主要电商企业中使Spark技术开发的大数据统计平台,对电商站的各种(访问、购物、广告点击等)进复杂的 在访问电商站时,我们的一些访问会产生相应的埋点日志(例如点击、搜索、下单、购买等),这些埋点日志会被发送给电商的后台服务器,大数据部门会根据这些埋点日志中的数据的访问,并得出一列的统计指标 上报到服务器的埋点日志数据会经过数据采集、过滤、存储、、可视化这一完整流程,电商平台通过对海量数据的,可以对建立精准的画像,同时,对于,也可以帮助电商站找到站的优化思路 业:站、app、统(交易统。。) 九、广告流量实时统计  站 app中经常会给第三方平台做广告,这也是一些公司的核心收入来源;当广告位招商完成后,广告会在站 app的某个广告位发布出去,当访问站 app的时候,会看到相应位置的广告

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    浅谈

    关于,很多公司都有相关的需求,虽然业务不同,但是关于的方法和技术实现都是基本相同的。在此享一下自己的一些心得。一. 名称,角色等WHEN,获取访问页面每个模块的时间,开始时间,结束时间等WHAT,获取登陆页面后都做了什么操作,点击了哪些页面以及模块等WHY,点击这些模块的目的是什么HOW,通过什么方式访问的统 有了上面的思路,下面我们来说下实现的相关技术问题,如何落地。a).首先是获取数据,目前比较多的方法有两种,一种是埋点,一种是无埋点(即全埋点)。 c).数据封装好后如何存储呢,我们知道对于公司来说,的访问日志是非常大的,所以需要大数据存储技术,比如存储到HDFS上就是一个不错的选择。 四.总结本小节知识简单介绍了的大概流程,具体到方法还有很多,之后会说下埋点数据的设计和处理过程。

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    CSDN数据爬取

    爬虫随机从CSDN博客取得800条数据,包含名、原创博客数、评论数、浏览量,试着从博客数,评论数,浏览量三个方面csdn的博主们的形象。 我博客数在21%内,而评论也大于50在27%这个区间内,看来博客数和评论数确实存在正比关,及博文越多,评论越多。? 浏览量浏览量超过2w的有37%,超过10w的有27%,这数字开起来很大,但想到有30%的博客数过50,所以平均下来,一篇博客应该有2000浏览量,这个可以再之后进爬取数据做。? 拉取数据实现存储格式信息包括名,点击量,评论数,原创博客数,使json文件存储。通过me.csdn.new名页面可以获得关注和被关注,同时还可以拿到点击量,评论数,原创博客数等数据。 关注和被关注列表于做递归访问。?

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    产品的体验

    感官体验 – 呈现给试听上面的体验,强调舒适性,一般包括但不限于: • 设计风格 • 站LOGO • 页面速度 • 页面布局 • 页面色彩 • 动画效果 • 页面导航 • 图片展示 • 图标使 • 广告位 • 背景音乐 • 等交体验 – 呈现给操作上的体验,强调易性,一般包括但不限于: • 会员申请 • 会员注册 • 表单填写 • 表单提交 • 按钮设置 • 点击提示 • 错误提示 文字字体 • 页面底色 • 页面的长度 • 页浏览情感体验 – 呈现给心理上的体验,强调友好性以及与的维,一般包括但不限于: • 友好提示 • 会员交流 • 售后反馈 • 会员优惠 • 会员推荐 • 鼓励参与 • 会员活动 • 专家答疑 • 邮件短信问候 • 站地图价值体验 – 呈现给心理上的体验,强调友好性以及与的维,一般包括但不限于: • 基础价值 • 超于基础价值的期望价值 • 附加价值信任体验 – 呈现给的信任体验,强调可靠性,包含但不限于: • 搜索引擎 • 公司介绍 • 投资者关 • 服务保障 • 文章来源 • 文章编辑作者 • 方式 • 服务热线 • 有效的投诉途径

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    业工业发展应水平

    (一)我国各业工业发展应水平我国工业向各业渗透,其中第三产业融合显著。 如表 4-1所示,我国各业工业发展应指数体现了工业向各业渗透情况,排名前五位的产业中,除制造业之外,均归属于第三产业。 image.png image.png (二)重点业工业发展应水平1、制造业工业助力制造业高质量发展,持续推进深度融合发展。 由于大部工业制造的尾端连接的都是零售业,工业向流通环节延伸,形成的工业电子商务,是工业落地应的重要领域之一。 鉴于工业推动络基础设施、信息统、制造设备工具等资源的云化改造,支持资源泛在连接、弹性供给和高效配置,实现高效工作协同和资源共享,因此共性的制造设备及能力共享化,使得生产资料实际价值提升,租赁业发展提供新模式

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    数据运营列(一):生存如何起来

    两个函数之间的关如下。?2. ,特别是Customer Lifetime Value,对运营和增长工作尤重要。 了解在特定时间的程度更能帮助运营人员开展运营活动,提高价值。而常的AB testing方法无法进跨产品平台的定量,回归模型无法动态测量随时间变化的程度概率。 因此借助生存可以进留存、点击、购买等随时间变化的趋势。 比如以购买例,一般的运营数据,直接进层查看其转化率,但是这样的数据无法知道的动态,比如在哪个时间点转化率会发生突变,产品的转化率会稳定在多少。 生存以一个的单位,以注册时间实验开始,数据采集截止时间(右删失)或转化时间实验终止,最后是否发生购买事件。

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    淘宝APP

    ​我是fengbailc:多年以来电子商务业务快速发展,尤其是移动客端发展迅猛,移动时代的到来让原本就方便快捷的上购物变得更加便利,而淘宝作国内最大的电商交易平台更是具有巨大的流量优势。 提出问题本次的目的是想通过对淘宝数据以下问题提供解释和改进建议:1.使APP过程中的常见电商指标,确定各个环节的流失率,找到需要改进的环节2.研究在不同时间尺度下的规律 这三个维度相关,反映了每个的现在价值和潜在价值,将每个维度成5个区间进,通过计算数找到最有价值的,并对类,可以有针对性的不同类型不同的营销策略。二. 2.不同时间尺度下模式别以月、周和日单位购买,找出活跃规律。 4.通过RFM模型找出最具价值的核心付费群,对这部R和F评都很高的是体中的最有价值,需要重点关注。

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    淘宝APP

    我是fengbailc:多年以来电子商务业务快速发展,尤其是移动客端发展迅猛,移动时代的到来让原本就方便快捷的上购物变得更加便利,而淘宝作国内最大的电商交易平台更是具有巨大的流量优势。 提出问题本次的目的是想通过对淘宝数据以下问题提供解释和改进建议:1.使APP过程中的常见电商指标,确定各个环节的流失率,找到需要改进的环节2.研究在不同时间尺度下的规律 这三个维度相关,反映了每个的现在价值和潜在价值,将每个维度成5个区间进,通过计算数找到最有价值的,并对类,可以有针对性的不同类型不同的营销策略。二. 2.不同时间尺度下模式别以月、周和日单位购买,找出活跃规律。 4.通过RFM模型找出最具价值的核心付费群,对这部R和F评都很高的是体中的最有价值,需要重点关注。

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    淘宝APP

    ​我是fengbailc:多年以来电子商务业务快速发展,尤其是移动客端发展迅猛,移动时代的到来让原本就方便快捷的上购物变得更加便利,而淘宝作国内最大的电商交易平台更是具有巨大的流量优势。 提出问题本次的目的是想通过对淘宝数据以下问题提供解释和改进建议:1.使APP过程中的常见电商指标,确定各个环节的流失率,找到需要改进的环节2.研究在不同时间尺度下的规律 这三个维度相关,反映了每个的现在价值和潜在价值,将每个维度成5个区间进,通过计算数找到最有价值的,并对类,可以有针对性的不同类型不同的营销策略。二. 2.不同时间尺度下模式别以月、周和日单位购买,找出活跃规律。 4.通过RFM模型找出最具价值的核心付费群,对这部R和F评都很高的是体中的最有价值,需要重点关注。

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    业常数据指标

    但这样操作起来太复杂,很多小伙伴会问:有没有常的指标,能直接拿来套?今天就跟大家盘点下,业的常指标。类指标指标是业和传统业最大区别。 而业依托小程序H5APP,能记录在每个页面的点击,相当于在上店铺的每一步动作都有记录,因此能很多东西。 具体到指标上,可以套AARRR模型,模块展开:拉新:主要拉新的转化效率与质量。拉新是很多公司最重要的任务,拉新成本是很多公司最大的成本支出,因此拉新关注度极高。 由于留存统计相对滞后(要等XX天才能统计),因此一般是月度复盘事后的时候看的多。转化类指标:转化一般指付费,这是商业模式变现的重要渠道。 APPH5小程序内会使不同的功能,好的话会一直,不好会中途放弃,这些都能记录数据,从而通过产品,不断淘汰没人的功能,优化有人的功能,提升效率。

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    中国深度研究报告:+银前景与数据

    2013年被称金融元年”,2013 年至今短短的两年多时间,金融发展迅猛,尽管如此,与传统银业庞大的体量相比较,的渗透率仍处于低位,余额宝、P2P 等产品目前仅吸引了传统银业未曾覆盖的长尾 ;麦肯锡的调查显示,深度最关心银的品牌、个性化及易性,在个性化和易性上拥有极强的竞争力;第二,金融结构性变化将给带来新的发展机遇。 目前的结构中,70 后和 60 后等人群对金融产品和金融服务的需求较高,而的深度 90 后的可支配收入较低,金融需求较有限,等到深度逐渐成长社会中坚力量,届时,将迎来更大的发展机遇 在商业银内,银资产端化最大的机会来自贷款,主要表现贷款存量市场的化和技术带来的增量市场。 多层次的金融市场正在不断流银存款,被流的银存款在进入资本市场后绝大部将以同业负债的形式回归银,同业负债在银负债中的占比持续提升将是大趋势。

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    模型——路径(一)

    页或者营销渠道中,模型有比较多,基于渠道的,笔者觉得有:渠道类型渠道重要性渠道跳转与流失单渠道,多节点路径,漏斗功能多渠道归因这里多渠道指的是,单渠道多节点的场景比较好理解,就是进入某个 总而言之,漏斗看重的是业务环节之间的留存关,而路径看重的是在不同业务环节中的顺序及流失关。 假设有a和b,a当天发生的事件 E1, E2, E3… , 对应的页面P1, P2, P3… ,事件发生的时间T1, T2, T3… ,选定的session间隔tg。 这是由于在取数阶段,我们会对数据进层排序再取出,这样一来无法保证每层数据的关性。 参考文献vivo:模型实践(一)—— 路径模型 路径:如何将轨迹可视化呈现? 漏斗:你可能低估了它的复杂度(逻辑细节及产品化)

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    画像流程

    其作大体不离以下几个方面: 精准营销,产品潜在,针对特定群体利短信邮件等方式进营销;统计,比如中国大学购买书籍人数 TOP10,全国城市奶爸指数;数据挖掘,构建智能推荐统,利规则计算 业务经营以及竞争,影响企业发展战略构建流程数据收集 数据收集大致数据、服务内数据、内容偏好数据、交易数据这四类。 数据:活跃人数、页面浏览量、访问时长、激活率、外部触点、社交数据等服务内数据:浏览路径、页面停留时间、访问深度、唯一页面浏览次数等内容便好数据:浏览/收藏内容、评论内容、动内容、生活形态偏好 还得一提的是,储存数据时最好同时储存下发生该的场景,以便更好地进数据。 、评论等判断是否文艺青年价值模型判断对于站的价值,对于提高留存率非常有(电商站一般使RFM 实现)还有消费能力、违约概率、流失概率等等诸多模型。

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    画像流程

    其作大体不离以下几个方面: 精准营销,产品潜在,针对特定群体利短信邮件等方式进营销;统计,比如中国大学购买书籍人数 TOP10,全国城市奶爸指数;数据挖掘,构建智能推荐统,利规则计算 业务经营以及竞争,影响企业发展战略构建流程数据收集 数据收集大致数据、服务内数据、内容偏好数据、交易数据这四类。 数据:活跃人数、页面浏览量、访问时长、激活率、外部触点、社交数据等服务内数据:浏览路径、页面停留时间、访问深度、唯一页面浏览次数等内容便好数据:浏览/收藏内容、评论内容、动内容、生活形态偏好 还得一提的是,储存数据时最好同时储存下发生该的场景,以便更好地进数据。 、评论等判断是否文艺青年价值模型判断对于站的价值,对于提高留存率非常有(电商站一般使RFM 实现)还有消费能力、违约概率、流失概率等等诸多模型。

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    淘宝数据

    Part 1.背景本数据集包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间,有的约一百万随机的所有包括点击、购买、加购、喜欢)。 目的及思路因数据记录了访问、购物车、收藏、购买,所以我们可以检测到在哪一环节流失。 我们采多维度拆解方法对问题进拆解,假设检验法、对比法和RFM模型法具体使流程及具体业务指标中的问题。从业务指标进:? 从业务流程点击商品详细到最终购买,中间会有一列步骤。? Part 5. 数据清洗5.1 选择子集本数据集中各字段均有价值,不需要进本项操作。 5.2 列名重命名可以直接通过Navicat进操作5.3 删除重复值通过对各字段意义进,将UserID,ItemID,TimeStamp三个字段定合主键,查询这三个字段同时重复的记录。

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