展开

关键词

一文看懂:搭建

要问互联网上啥最吸引,当然是啦!各种优惠让眼花缭乱,以至于很多专门游走于各个平台“薅羊毛”。只是互联网运营一部工作,却是最烧钱,最吸引眼球,最让纠结的一部。 二、如何一个有3大关键要素:叠加于常规销售额外投入资源产生额外增量基于这三点,要清楚这三方面内容:常规的销售数据是什么? 三、不同类型,重点不同商品类,在商品不同生命周期目标不一样:孵化阶段:提高市场知名度(关注信息的数)上市阶段:快速占领市场(销售数量数)成熟阶段:赚取利润(商品利润)退市阶段:库存清理(避免积压 因为这一块正是的最大难点。 四、难点的难点,根本就不是数据计算太过复杂,而是:同时间太多,相互重叠目标不清晰,甚至没有目标目标太多,指望“毕其功于一役”这些问题,常常是源自运营营销产品等部门的管理混乱。

1500

Excel数据案例:用蒙特卡洛方法的可行性

美味披萨是一家知名的披萨店,店主正在考虑是否要参加某团网站举办的团,团的条款是:1、向客户提供售价为10元的两份披萨,政策售价为26元;2、店主能够得到一般的收益,也就是5元;3、店主的边际利润是 梳理后,发现店主具的困惑是:1、参与这次团的新客户的比例;2、花费超过本次团获得交易规模(26元)的群比例;3、对于哪些花费超过26元的客户,其花费多出26元的金额大小;4、再次光顾的新客户比例 为了量化团所产生的结果区间,这里就使用蒙特卡洛模拟法对这些不确定性建模,来评估团是利润增长的几率,也就是评估该披萨店从新客户处获得的收益超过其利润亏损的概率。 先,为了建模,需要获取更多的信息,通过对该店和团网站的历史数据和客户调研后发现:1、参与团有75%是新客户;2、参与团有36%花费了超过团金额的支出;3、新客户中有20%变成了回头客 ;通过以上数据,结合该店的实际情况,可以做如下的猜测:1、参与本次团有65%-85%会是新客户;2、有30%-42%的客户花费超过26元;3、花费超过26元的客户平均会比低于26元的客户多花费

76330
  • 广告
    关闭

    2021云+社区年度盘点发布

    动动手指转发活动或推荐好文,即可参与虎年公仔等百份好礼抽奖!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    【数据】电商数据基础指标

    越成熟的电商平台,越需要以通过大数据能力驱电子商务运营的精细化,更好的提升运营效果,提升业绩。构建系统的电子商务数据指标系是数据电商精细化运营的重要前提,本文将重点介绍电商数据指标系。? 电商数据指标为八大类指标,包括总运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销指标、风险控制指标和市场竞争指标。 该指标指在流量推广中,广告产生的投放费用与广告带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联发。包括次上架商品数和次上架在线商品数。6.市场营销指标?市场营销指标。包括新增访问数、新增注册数、总访问次数、订单数量、下单转化率以及ROI。 如销售转化率,其本质上是一个漏斗模型,如从网站页到最终买各个阶段的转化率的监控和是网站运营健康度很重要的方向。

    6.2K91

    数据场景 线上线下商家到底谁能干过谁?

    越来越多的数据开始证明,随着大数据技术的广泛应用,很多物中心和商场通过对用户的实际买行为和习惯进行海量数据,从而针对不同群制定出相对应的营销策略和促销手段,已经使得很多的消费者逐渐回归到线下零售的大军当中 实现精细化运营必定是在数据驱下的,没有数据的驱,根本谈不上精细化运营,物中心需要数据驱经营辅助营销。?物中心整消费群、消费习惯发生了变迁。 先需要多渠道大规模地了解用户、了解商品,然后通过挖掘场景、客户群,然后需要对触点进行把控,做到针对不同的顾客可以在最适合他当前的触点环境给他推荐最适合的商品和服务。 以前物中心的营销更关注本身、品牌以及商品。 例如,各种节假日的、各类促销节的,但现在物中心的这些营销实际上是常态化的过程,物中心运营者更应关注的是我们的客群成哪几类、他们的诉求是什么,从而针对消费者的诉求来策划营销,而不是先策划了一项项再考虑把消费者拉过来

    28380

    用户复行为,该如何

    可一到真刀真枪做数据的时候,又变成了让头大的问题:“复行为咋!”就算计算出复率指标,除了“要搞高”以外,又能干些什么呢?今天系统讲解一下。 01复的概念 通常,们会把把新注册用户物行为,称为。把之后的第二次买行为,统称为复。这样在数据上看,只有一次,复行为可能有很多次。 甚至有专门注册几个微信号,然后等到每个号都进入“唤醒状态”拿到券再来买(是滴,我自己都这么干,推荐下中国移的和多号业务哦,很好用)。那么,复,是否有更好的做法呢? 这样决定激行为时,重点跟进这些潜力群。(如下图)思路二:发现偏好。 有了这些基础支持,才能在设计复,探索复数据的时候有更多线索,才能做出深入的。由于一些公司的组织架构问题,导致运营本身工作很割裂。商品标签、内容输出、社群运营、销售运营被划到不同小组。

    12810

    你看到的京东页是如何出炉的?

    用好这些数据十关键。?通过对用户数据的发现,用户在上图所显示的几个品类特性,例如品质功效、风格新款、换季品牌等等上是驱买的主要力,同时用户更倾向于明确目的的买。 流量发:合理的流量配比,深耕重点频道。千千面:利用大数据引入推荐机制,提升UV价值。逛的感觉:加长浏览路径,增强导线,突出品类特色,增强下游流量承接力。 流量发:与老版更多单品的呈现相比,新版页减少了单品的坑位,取而代之的是更多的专题,并增加场景感的引入,用户在不同的场景中能够激发起更加强烈的买欲望。? 千千面:本次改版另一个重要的功能,就是千千面的个性化验,在二屏中的“今日推荐”和“猜你喜欢”是这项功能的主要角色,利用多种召回模型来精确的用户的行为习惯,提高用户的决策质量。? 利用广告BI对无目浏览的用户提供猜你喜欢、特色、特价回访功能,针对用户提供更多及频道入口,减少单品的页露出,加强频道场景化建设和页面之间串联。

    50130

    企业如何通过自化营销实现高效运营?

    就不同值的用户群实施针对性的营销方案,可以有效提升产品复率。 ▍自化策略执行逻辑以在线教育APP试课为例:• 先,通过APP给用户推送9.9元在线试课,判断用户是否打开,如果没有打开行为,系统将在一天后再次推送,继而判断用户是否有打开;• 如果多次触达 3、自化数据营销并不是开展一次就能一蹴而就达到最佳效果,往往最后都需要通过数据监测和效果进行总结复盘,从数据中查看营销效果,发现、、解决问题,不断对营销策略进行优化,只有这样 ②中心• 整可以预测整个营销的发展趋势走向,适用于产品核心指标的长期跟踪,比如:点击率、GMV、次交易数、跃用户数、复数、新增用户数等,多维度查看用户数据,全面了解用户、预测订单趋势 ,可以帮助企业优化3方面的营销工作:(1)监控用户在物路径中的转化情况跟踪用户买全路径中最有效的转化形式,迅速定位用户流失的关键节点并进行优化,提升用户验,以此提升用户留存率;(2)多维度割用户转化情况漏斗直观的展示了用户在不同转化节点的行为趋势曲线

    29520

    用户次付费

    作者 邓培本文为CDA数据师志愿者原创作品,转载需授权----导读作者目前在一家互联网证券社交平台从事产品数据工作,本项目解决用户自激 APP 到次付费的核心路径问题。 而次付费由于用户其实未真正验投顾老师的水平(未买票),所以该因素由投顾实际指导效果转化为用户对老师的印象,该印象来源于用户在站内(包括APP内)的使用验,即老师的免费服务,如回答问题,直播互文章等 免费服务是投顾+站方共同为用户提供的,因此提升次付费用户使用验,进而提升付费转化,这是站方可以把控的。 笔者认为,复最好是应用于刚性需求,且影响因素可控的付费中,比如电商洗发水,需求(洗头)为刚需,影响因素(产品调性、价格等)可由电商平台自行选择供应商解决,因此复问题就能够较好地进行。 某些渠道或的用户,比如下 APP 送话费的引流和 ASO 带来的用户就应该剔除。否则,后果如下: 1. 引误导行为路径; 2. 无效样本过多,导致计算量过度膨胀,效率下降。

    49480

    STANCE SOCKS:从加州仓库到明星脚下 一双袜子的奇幻旅程

    CEO语录“作为消费者,我们用理智物,但由情绪驱买。” 我调查了Under Armour(美国育运装备品牌),Lululemon(加拿大瑜伽运服装品牌)和Tory Burch(美国时尚生品牌),以及其它几个增长令我艳羡的服装公司。 Under Armour发明了让在剧烈运中也能保持身清爽的紧身衣,一开始解决了足球运员的问题,后来解决了所有运员的问题。 但如果调查消费者为什么反复买Stance,他们会说:“袜子穿好久都不会坏”,“袜子很舒适”或“袜子很合脚”。作为消费者,我们理智物,但由情绪驱买。 数据观应用市场让CEO瞬间抵达数据真相 [商品库存看板] [看板简介]:1、现有的库存系,多维度展现数据,还原库存系原貌;2、对现有的库存系进行优化,挖掘与异常问题;3、衡量合理库存、

    34680

    Rocke黑客组织

    Rocke组织概况Rocke最初于2018年8月报道。Rocke最初专注于Linux的Xbash工具,该工具是一款数据破坏恶意软件。 研究了Reddit(致力于减少网络恶意软件的白帽组织)中的四个二进制文件,并确认了样本中包含的硬编码Rocke域systemten org。 NetFlow中的发现通过在云端捕获NetFlow通信研究员发现,28.1%的被调查云环境至少与已知的Rocke C2域进行了一次通信会话。 从2018年12月至今,其中一些还保持着日常联系。 通过Rocke的TTP模式,在指定时间范围内将已知的Rocke域解为IP地址,并根据这些IP地址以及与Rocke链接的硬编码IP地址查询网络流量,从中发现了Rocke通信。 此模式为第三阶段恶意软件功能特点,表示信标或心跳样式的。?解决方案要在云环境中解决Rocke入侵问题,建议执行以下操作:1、使用最新的修补程序和版本更新更新所有云系统模板。

    25710

    2018年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题解题思路

    比如,商家针对会员采取一系列的促销,以此来维系会员的忠诚度。有认为对老会员的维系成本太高,事实上,发展新会员的资金投入远比采取一定措施来维系现有会员要高。 请建立数学模型解决以下问题:(1) 该商场会员的消费特征,比较会员与非会员群的差异,并说明会员群给商场带来的价值。 (5) 连带消费是物中心经营的核心,如果商家将策划某次促销,如何根据会员的喜好和商品的连带率来策划此次促销? ,回归等解决,但用这类算法虽然简单易行,缺点是谁都会用,基本不可能拿奖,所以我们势必必要提升模型档次,用于构建自变量与因变量之间关系的高端模型主要是神经网络算法,BP是选,但你选大家也选,所以需要加强版神经网络 ,因此我们先需要检测出这些遗传数据出现的位置,这个可以选用小波算法来做,确定这个位置后,再根据她后面的跃情况(可以先级考虑)确定这种异常数据与级之间的关系,也是拟合一下就可以了,这个级就是跃概率

    6.1K30

    必须要掌握的5个电子商务归因模型

    它涵盖所有的数字媒渠道——比如付费搜索、展示类广告、邮件营销、社会化媒,直接搜索,引荐网站等,并且每个渠道对最终转化的作用。 别针对单触点或者多触点。 目前至少有五种归因模型被广泛使用:次触点模型(又被称为次点击模型)将100%的价值归因给转化路径上的个触点。 归因是复杂的、乏味的,常常让抓狂沮丧的,你将经历一个不断的测试-失败-再测试-再失败的过程。 使用Adwords,Bing Ads和DoubleClick的自加码功能。 使用UTM parmeters追踪社会化媒投放的效果。 GA等工具可以展现访客行为,而归因模型可以探索各个渠道的效果。它们是完美的搭配。可以确定的是,当营销员使用的渠道,方式方法和营销越丰富,归因模型就会越复杂。

    67490

    “大促”也挡不住顾客流失?可能是你的数据在“睡觉”

    在近期的数据侠线上实验室中,大数据服务提供商“网聚宝”品牌数据部席数据师宋剑豪为我们带来了一场“接地气”的零售数据典型方法享。干货满满,本文为其享实录。 ▍会员生命周期:基于顾客买数据做有针对的营销先我们来看在电商行业中,什么是会员生命周期。这是一种判断一个客户对品牌方的店铺的忠诚度指标。 通过生命周期,我们还可以比较精准地去找到某一些类目的用户的买习惯,然后去针对他的买习惯,对其做一些特定的影响和营销的。 在对这家公司进行时,我们先想到的不仅仅是数据本身,这根本看不出什么问题,我们会根据他们的业务来帮助其哪些地方做的不好。 可以发现,不管是其老客复还是新客的复,双11和3月某个节日的数据都很明显。这其实是因为3月份这家店铺有一个

    16901

    O2O的下半场,谁笑到最后?—— O2O下半场数据报告

    国内领先的移大数据服务商极光发布《O2O下半场,谁笑到最后——O2O下半场报告》,详尽解O2O行业的前世今生,报告从O2O市场的渗透率、跃用户数、新增用户数、新增用户留存率、用户画像等维度进行解 5团类和外卖类app新增用户留存率美团系app30天留存率居美团和美团外卖用户30天留存率列第一第二,2017年4月份别达69%、64%;团类app留存率均稳步提升? 2团类和外卖类app年龄布20~29岁为团类app和外卖app使用主力军团类app在25~29岁群占比最高,外卖类app占比最高群会更年轻化,峰值在20~24岁群中大众点评在20~34岁群中布较为均衡 报告说明:1.数据来源极光大数据,源于极光云服务平台的行业数据采集及极光iAPP平台针对各类移应用的长期监测,并结合大样本算法开展的数据挖掘和统计2.数据说明团类和餐饮类app 包括美团、大众点评 、百度糯米、美团外卖、饿了么、百度外卖3.数据周期报告整时间段:2016年10月~2017年04月4.报告其他说明极光大数据后续将利用自身的大数据能力,对各领域进行更详尽的解读和商业洞察,敬请期待

    40410

    如何在Google Analytics中运用同期群以更好地细网站流量

    要了解同期群是什么,先必须定义“群”。群是指有相同价值或特点而组合在一起的用户。Google将其定义为一组通过维度标识的有共同特征的用户。?然后,同期群就是用户组行为的过程。 因此,比较群可以让营销员更多地了解影响特定行为的因素以及营销和策略所产生的影响。 通过这种方式,他们可以更准确地预测群下次买的内容,然后根据这些预测确定广告的内容和时间。 衡量短期营销工作的反响同期群报告还可以帮助营销受众是如何响应短期营销工作的,例如电子邮件营销。 只要为营销使用UTM跟踪,通过在同期群报告中创建新细,并从左列中选择“流量来源”,就可以实现此目的。?输入营销的参数,然后将此细与网站的总流量进行比较。

    38260

    大数据如何给运营做支撑

    比如,企业可以根据收到的大量用户数据构建一些关于用户验的检测模型,用来关注企业用户的属性。并且利用这些模型出用户使用产品或者物行为的关键接触点,然后检测每个接触点相互间的转化率。 例如,用户从企业的网站页进入到产品库查看产品详情、把产品放到物车以及最后买和支付等接触点,通过这样的检测可以衡量用户从看到产品到买产品间的验是否性化,然后根据这样的结果来修正自己的运营模式, 那么大数据是如何具精细化运营的呢?具如下:1)大数据对精细化运营监控十重要我们之前的运营监控更多来说用户或者运营员对于发生事情的主观判断,缺乏真实有效的数据支持和模型帮助解决问题。 先,1号店的网站改进,包括图片、网页设计,完全以顾客点击和浏览等行为痕迹的大数据为依托。不仅如此,在与消费者互过程中,1号店也应用了大数据。 通过洞察出来的这些用户画像,能够让企业对每类用户进行有针对性的运营

    33120

    企业如何利用大数据做运营

    比如,企业可以根据收到的大量用户数据构建一些关于用户验的检测模型,用来关注企业用户的属性。并且利用这些模型出用户使用产品或者物行为的关键接触点,然后检测每个接触点相互间的转化率。 例如,用户从企业的网站页进入到产品库查看产品详情、把产品放到物车以及最后买和支付等接触点,通过这样的检测可以衡量用户从看到产品到买产品间的验是否性化,然后根据这样的结果来修正自己的运营模式, 那么大数据是如何具精细化运营的呢?具如下:1.大数据对精细化运营监控十重要我们之前的运营监控更多来说用户或者运营员对于发生事情的主观判断,缺乏真实有效的数据支持和模型帮助解决问题。 先,1号店的网站改进,包括图片、网页设计,完全以顾客点击和浏览等行为痕迹的大数据为依托。不仅如此,在与消费者互过程中,1号店也应用了大数据。 通过洞察出来的这些用户画像,能够让企业对每类用户进行有针对性的运营

    77470

    荐读 | 大数据如何给运营做支撑

    比如,企业可以根据收到的大量用户数据构建一些关于用户验的检测模型,用来关注企业用户的属性。并且利用这些模型出用户使用产品或者物行为的关键接触点,然后检测每个接触点相互间的转化率。 例如,用户从企业的网站页进入到产品库查看产品详情、把产品放到物车以及最后买和支付等接触点,通过这样的检测可以衡量用户从看到产品到买产品间的验是否性化,然后根据这样的结果来修正自己的运营模式, 那么大数据是如何具精细化运营的呢?具如下:1.大数据对精细化运营监控十重要我们之前的运营监控更多来说用户或者运营员对于发生事情的主观判断,缺乏真实有效的数据支持和模型帮助解决问题。 先,1号店的网站改进,包括图片、网页设计,完全以顾客点击和浏览等行为痕迹的大数据为依托。不仅如此,在与消费者互过程中,1号店也应用了大数据。 通过洞察出来的这些用户画像,能够让企业对每类用户进行有针对性的运营

    44040

    荐读|经验享 :大数据如何给运营做支撑

    比如,企业可以根据收到的大量用户数据构建一些关于用户验的检测模型,用来关注企业用户的属性。并且利用这些模型出用户使用产品或者物行为的关键接触点,然后检测每个接触点相互间的转化率。 例如,用户从企业的网站页进入到产品库查看产品详情、把产品放到物车以及最后买和支付等接触点,通过这样的检测可以衡量用户从看到产品到买产品间的验是否性化,然后根据这样的结果来修正自己的运营模式, 那么大数据是如何具精细化运营的呢?具如下:1.大数据对精细化运营监控十重要我们之前的运营监控更多来说用户或者运营员对于发生事情的主观判断,缺乏真实有效的数据支持和模型帮助解决问题。 先,1号店的网站改进,包括图片、网页设计,完全以顾客点击和浏览等行为痕迹的大数据为依托。不仅如此,在与消费者互过程中,1号店也应用了大数据。 通过洞察出来的这些用户画像,能够让企业对每类用户进行有针对性的运营

    45860

    天天说大数据但不知怎么用?读完这篇你就懂了

    比如,企业可以根据收到的大量用户数据构建一些关于用户验的检测模型,用来关注企业用户的属性。并且利用这些模型出用户使用产品或者物行为的关键接触点,然后检测每个接触点相互间的转化率。 例如,用户从企业的网站页进入到产品库查看产品详情、把产品放到物车以及最后买和支付等接触点,通过这样的检测可以衡量用户从看到产品到买产品间的验是否性化,然后根据这样的结果来修正自己的运营模式, 那么大数据是如何具精细化运营的呢?具如下:1. 大数据对精细化运营监控十重要我们之前的运营监控更多来说用户或者运营员对于发生事情的主观判断,缺乏真实有效的数据支持和模型帮助解决问题。 先,1号店的网站改进,包括图片、网页设计,完全以顾客点击和浏览等行为痕迹的大数据为依托。不仅如此,在与消费者互过程中,1号店也应用了大数据。 通过洞察出来的这些用户画像,能够让企业对每类用户进行有针对性的运营

    25280

    相关产品

    • 人体分析

      人体分析

      人体分析包含人像分割、人体识别、行人重识别(Reid)等服务。人像分割可识别视频、图片中的半身人体轮廓,并将其与背景分离;人体检测,可识别行人的穿着、体态、发型等信息;行人重识别(Reid)可实现跨摄像头跨场景下行人的识别与检索。可应用于人像抠图、背景特效、行人搜索、人群密度检测等场景。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券