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时代,电商和业务的用户行为

纵观国内外成功的电商企业,对用户行为信息的和使用,无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对战略性的高度认识和使用,非常值得国内的电商学习和借鉴。 我们看看其中的一两个邮件,来里面的问题:1,美食的推荐不地域:一封邮件中,从五道口到王府井,从苏州桥到簋街,可能有人会因为一个3折或者更低的感兴趣,但是真的会从东五环开车去西四环吗?? 专业人士,对一个500万会员的电商来说,每次0.5%的退订或者放进垃圾邮箱,意味着近100万元的营销费用打了水漂。那么,网站应当如何做呢? 个性化是最基本也是很有效的方法:1, 对客户进行多维度地:以用户的地域、性别、年龄等人文属性建立维度,把所有的信息进行筛选,这样可以简单地把EDM的相关性大幅提高,起码用户收到的邮件是基本在住宅 3, 对买过商品客户的买记录,以及点击过的商品记录进行,对的折扣比例,商品原价,折扣金额,时间长短,能否退款,是否单人使用,口味(餐饮类),风格等等别打、统计、归类,以对客户的可能兴趣点进行

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Excel案例:用蒙特卡洛方法活动的可行性

但是,由于对未来并不确定并且各种信息缺失,仅仅依靠经验和感觉很难有效预测未来的风险、机会和趋势,这里就使用蒙特卡洛模拟法来解决这个问题,通过来评估一个市场营销决策让公司盈利能力改善的概率。 50%他考虑的是,参加能够带来更多的客户,卖出更多的披萨,但是由于的时候,售出的披萨要低于成本价,他困惑的是通过带来的客户是否能够变成回头客,以弥补造成的亏损。 首先,为了建模,需要获取更多的信息,通过对该店和网站的历史和客户调研后发现:1、参与活动的人有75%是新客户;2、参与活动的人有36%花费了超过金额的支出;3、新客户中有20%变成了回头客 ;通过以上,结合该店的实际情况,可以做如下的猜测:1、参与本次活动的人有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 也就是说本次活动有45.6%的几率会产生不亏损的结果。如果需要原始的朋友,可以和我联系,加入我的知识星球获取。

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    有趣的网行为

    京东商城通过深度8000多万用户的真实买行为,通过一系列的,揭秘网群体的物习惯。其中有不少统计是非常有趣的。 另外,哪个省的女孩最喜欢买豹纹?京东聚汇为崇尚科技、居家有电、时尚爱语、乐享生活、搜索风云榜、奇妙物篮六大栏目,图文并茂地展现了隐藏在背后的京东网友的趣味生活。 京东聚汇揭开了答案,显示,买“C++标准程序库”的用户通常还会买“给心灵洗个澡”。 小结:通过一组组趣味十足的对比,京东商城全景呈现了8000多万网人群的物习惯和生活喜好,背后反应的地区差异和男女差异既妙趣横生又兼具消费指导性。 同时,如此精准的也体现了京东商城在挖掘方面的实力,也有利于京东商城在新的一年推出更多创新的营销方式和更优质的服务,未来京东网将变得更加简单、快乐。

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    万达物中心的策略

    有两个方面可以利用到大,一方面是全,在物中心的运营过程中打破通过抽样来对未来的经营趋势进行的传统模式,而要考虑消费者整体和消费过程中所有,来运营趋势;第二是要在所有的趋势中找到相关联因素 将品牌精确类,根顾客年龄层、消费额及客流曲线进行品牌定位,为未来大提供依类,将物中心布局调整至最合理状态。3.对城市的所有信息进行统计。 所有在万达广场经营的商户,都安装POS机,几乎所有商户在时段、不同位置、不同业态的销售,最终可以合并到大库里来进行处理。5.客流监控采集。从三个层段顾客,建立广场策略。 在对各个区域的之后,发现生活化的东西越来越符合消费者的消费趋势和消费习惯;个人护理、创意礼品和时尚表开始出现了坪效和销售额的双增长;前几年进入物中心的码店和眼镜店反而出现了这两个方面的负增长 万达集的大管理体系的搭建也在摸索和研究阶段,当所有的具备大条件的时候,当我们有足够的量的时候,如果再开始筹建一个新的广场,就可以直接从库信息中提取最有效的信息,对物中心做出合理的规划和业态组成

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    - 国庆上海去哪吃?

    、本文也就围绕着以上几个大点,开始美探索之旅。? 01.过程整个过程一共为三个步骤:1. 来源(细节部不做展开,代码已公开在GitHub上)2. 基础(可以跳过,一些基本的方法、流程)2. 进阶(先来一张热力图,具体内容请看第三章,所有店铺的空间)?当前层级:12级1. 来源利用爬虫技术获取了餐饮全类、地域一级二级类? 在获取每个类下面的标题、、评论、地址、人均、所有代金券?然后要把存入MySql库中??? 基础先max,min看下异常,这些极值会影响最后统计结果,人均价格和评有0的情况,对最后统计没有意义将这些进行剔除?

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    外卖的评论在线

    随着网络时代的进步,网成了大众的必不可缺少的一部,任何人都可以通过网买自己所需的产品,不用出门,也能买到想要的用品。 当然美,淘宝也是网中的一种专属APP,无论是在美物,还是点外卖订餐,只需要选择所需要的产品,点击买即可。 店铺的信息采集,对于商家来说是一种重要的依,采集美的信息非常重要,对于自己的店铺整体运营一目了然,也好整合相关的信息,做统一的整改和调整,对自己的店铺有一种进一步的发展。 对于美评论的抓取.首先用爬虫程序外卖订单评论的API接口,获取用户的评论.然后进行整合,,存储,同时对异常进行筛选.最后将保存在新建立的文档库中,减少处理时间, 便于商家一目了然的,不过采集美信息的时候,一定要使用爬虫代理,类似于这种比较难采集的网站,一定要配合代理进行采集,像新手爬虫可以采用亿牛云的隧道转发爬虫代理加强版配合进行采集,对于爬虫使用代理来说

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    面试实战|美主管面+HR面(已拿offer)

    之前我们详细了GG同学的美商业一面面试过程(面试实战|美一面(已拿offer))。综合后续面试环节来看,只有在一面时候考察了作为师的专业知识和必备技能。 从这一点看来,美的工作应该是具有挑战性并且对技术水平的提升是有很大帮助的,毕竟与算法之间对专业知识和技能的要求差距还是比较大的。所以综合来讲,美是非常符合我的预期的。 3)反问环节GG:部门的组织架构以及师在部门中充当一个什么样的角色?主管:别介绍了该事业部所负责的业务,以及部门的组织架构,然后介绍了一下师的主要工作职责。 GG:正在面试京东的供应链和猿辅导的。HR:现在秋招马上结束了,没有找到工作的话,焦虑吗?GG:解释了之前因为由于实习以及论文的原因,秋招没怎么投。 点击下方卡片关注ZZ,享更多面试经验~

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    业务队和独立队的,哪个更好?

    0x00 前言 昨天,有朋友在群里抛出了一个话题【业务队的和独立队的,哪个更好?】。居士万万没想到这个话题能引起如此大量的讨论,以至于几个的交流群里面都讨论炸锅了。 0x01 业务队 vs 独立队 关于业务队的和独立队的,居士之前总结的时候列过一个表格,加上这次讨论,统一整理了一下。 但是,实际工作的环境有很大的差别,比如下面这位朋友的环境:姓名:阿飞身份:小兵一枚公司:国内top的大厂队:独立业务的队,8人,负责从采集到全链路业务:多个业务线,业务产品 观点 2是一种能力,脱离业务谈,形同纸上谈兵,极端情况下独立队的,更多的是走向技术工具侧。未来高端技术会逐步掌握在少人手里;更多人加持能力提升业务能力水平。 观点 10业务队的,优势是成本低、更贴近业务,缺点是,师就是个提机器,依附于产品和运营,导致队缺乏更专业的,往往一直围绕几个熟悉的指标转来转去,如果领导是很了解而且喜欢探索的还好

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    机票大,揭示票的秘密

    为了解密机票的定价策略,本文作者做了一个长达一年多的收集,通过350亿机票价格,告诉你机票的各种秘密。 01 到底要提前多久能买到最便宜的机票? 但在大面前,一切的秘密也不是秘密,将机票价格可视化出来你就会发现一些票的秘密。 02 研究的北京到广州的航班:国航:最早起飞的CA1321,中午起飞的CA1315,晚上最后一班的CA1319南航:最早起飞的CZ3166,中午起飞的CZ3112,晚上最后起飞的CZ3000价格:观察起飞前 请注意,以下仅仅针对该航班。03 距离起飞前第9天开始,几乎所有的日期都开始涨价最明显的是,距离起飞前第9天开始,几乎所有的日期都开始涨价。请注意图二的坐标为8的那一列。 最后可以在上述OTA网站订阅一个低价预约,出现预约后就可以票了10 总结其实航空公司的票价策略还是有规律可寻,当有一定量并且可视化出来以后就更容易发现规律。利用适当的工具能够帮我们选择。

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    机票大,揭示票的秘密

    为了解密机票的定价策略,本文作者做了一个长达一年多的收集,通过350亿机票价格,告诉你机票的各种秘密。到底要提前多久能买到最便宜的机票? 但在大面前,一切的秘密也不是秘密,将机票价格可视化出来你就会发现一些票的秘密。 研究的北京到广州的航班:国航:最早起飞的CA1321,中午起飞的CA1315,晚上最后一班的CA1319南航:最早起飞的CZ3166,中午起飞的CZ3112,晚上最后起飞的CZ3000价格:观察起飞前 请注意,以下仅仅针对该航班。距离起飞前第9天开始,几乎所有的日期都开始涨价最明显的是,距离起飞前第9天开始,几乎所有的日期都开始涨价。请注意图二的坐标为8的那一列。 最后可以在上述OTA网站订阅一个低价预约,出现预约后就可以票了。总结其实航空公司的票价策略还是有规律可寻,当有一定量并且可视化出来以后就更容易发现规律。利用适当的工具能够帮我们选择。

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    从支付宝消费者行为

    因此,《天下网商·经理人》、天下网商中心联合支付宝罗盘,从淘外商户入手,带来真实的支付宝淘外消费者网报告,以飨读者。 网消费者地域布:网向三四线城市普及目前淘外电商网站的消费者主要布在一二线城市,占比达到67.9%。 淘外电商网站消费者人最多的省份是广东,上海、江苏、浙江、北京也进入前五。而根CNNIC,2012年上海网民人绝对值排名为全国第 13位,综合支付宝,可见上海网渗透率非常高。 商家可根时间布调整战术,更好地满足消费者的网需求。 ?4.客单价布:七成以上消费者网客单价在200元以下 ? 来源:天下网商 作者:天下网商师 孙继侠END版权声明:转载文章均来自公开网络,仅供学习使用,不会用于任何商业用途,如果出处有误或侵犯到原作者权益,请与我们联系删除或授权事宜,联系邮箱:holly0801

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    关联(4):物篮转换R语言

    在进行关联时,有时需要根需求将转换为物篮,本篇文章我们将介绍进行转换的情况及如何在R语言中完成相应操作。 中每行为一个用户,每列为一个爱好属性,“y”代表有此爱好,“n”代表无此爱好,我们希望通过关联找出用户会倾向于同时具有哪些爱好。保存为csv格式,并导入R中。? 此份中,绝大部取值为“n”,“y”量偏少,如果直接进行关联,会得到如下结果:? 可见,结果得到的是同时不具有的爱好规则,与想要结果不符。 因此我们需要将转换为物篮,即如下形式的:? R语言实现 要将从原来的格式转换为物篮,首先将“n”全部转换为NA,然后使用arules包中的as(…,transactions)函。?d

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    :精准提高商品量和单价

    忙于项目和公司的事情,好久没有写关于的文章,很多关注我的朋友都在催促我更新。 二、思路和商业理解这个案例中,根顾客买商品的情况,商品买之间的关联,为超市布局和促销方案提供建议。 三、准备从超市结账记录库中,提取了某天会员买记录,以此作为,试图对顾客的买习惯进行,从而得到商品之间的潜在联系。?说明? 预览从上图中可以看到,超市对顾客买商品的记录信息是按照每个顾客买的商品条目来记录的。为了进行关联,需要对这种结构进行调整。 四、关联销售经过以上的处理,就满足了关联销售的准备。针对顾客的买习惯进行图像,观测商品之间的买联系,为了更好呈现效果,这里使用网络图 来事件同时出现的潜在关联,如下图所示:?

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    框架|

    时代和经济里面的“硬实力”,有一套系统的科学的方法论,简称为“框架”。是什么?为什么要掌握和应用呢?每一位人在玩的路上,都可以问问自己。 关于是什么,可以阅读这篇文章《到底是什么》1 框架,的方法论和指南针。?2 流程,的思考路线和工作步骤。? 说明:这两图片摘录埃森哲方法论看了框架和流程图,人很容易想到IBM公司的挖掘标准:CRISP-DM,标准如下图所示: ? 这个标准就是框架和流程的源泉,关于这个标准简要说明如下。 ,评价结果,重审过程部署(deployment):结果应用俗话说“实践出真知”。

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    如何组建一支优秀的队?

    其他公司或许需要新的角色,如首席官、首席技术官或者首席师等,来组建一流的中心队。   队的六大任务  制定并实施一项大与先进战略,需要的不仅仅是将提供给外部服务提供商进行挖掘,而是让公司以经营日常业务的方式应对转变。变幻莫测的环境对高管队提出严格要求。 经验表明,队的需要完成六项任务。在配任务与增设新职时,企业领导人需要充评估这六大任务。1.创新思维  已经着手创新思维,革新观念的高级队需要获取知识,以此了解大的作用。 现在,越来越多的外部供应商有能力提供核心、模型与工具。因此,企业需要高管的经验来权衡究竟是“独立开发还是买服务”? 举例来说,一家运输公司里,产品领域中层管理人员的职责是寻找机会,进而继续推进。而队无法准时提交或提交的格式不尽人意,往往令队懊恼不已。

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    敏感性?|

    摘要:什么叫敏感?怎样做? 一、从维度做拆,让目标更加落地。我做过近两年的电商运营,其中感触很深的一个点就是从的维度对目标做拆。 满减、满送、买二送一,这是为了提升客单价的手段;秒杀,,这是为了提升买家的手段(秒杀的核心在于集聚大量流量做关联销售)。不仅仅如此,这个公式依不同的业务场景还可以拆成多种形式。 四、一篇完整的报告应该包含哪些内容?前面讲了一些理论层面的,最后给一个模板给大家,供参考。1、首先你需要根活动目标确定你的目标达成率,完成百比,提升百比。 3、转化率,也就是漏斗模型。前文提到了,漏斗模型需要对比的,所以在此处的,我们需要列两个漏斗模型。? 做,重点不在,而在,对敏感,就是能清楚异常背后的原因,这需要经验,也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对敏感的互联网人。来源:酥酥说----

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    (一)——思维

    上篇文章我们初步介绍了的概要,大概从现在的应用现状、的概念、方法、为什么要学习以及的结构层次等几方面给大家介绍了,让大家初步对有一个大概的了解 接下来给大家介绍的三种核心思维——结构化、公式化、业务化。1、思维——结构化  在日常的生活中,当我们针对一个问题进行时,的思路总是一乱麻? 不妨想成人均销量和买人   具体的思维导图如图所示: ?   我们之前提到过,公式法在过程中主要包括+、-、x、÷,那么我们在实际问题中,别在情况下应用这四种符号呢? 然后进行以下的: 思考一下,活劢有效的话,会发生什么事情?   会有一定量的用户买,如果能证明这条,那么我们有理由相信活劢是有效的 用户通过活劢买商品,会发生什么可观测的行为呢? 假设参不活劢的用户行为没有变化,那么通过历史的用户评论占比,反推买人。  我们对这个问题进一步深入:   你是自营电商的师,现在想商品提价后,收入会不会有变化?你会怎么做?

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    利用pthon爬虫和在618抢Macbook pro

    好久没玩点有意思的了,这次借618这个物节,自己也要搞台mbp,顺便搞一波大新闻. 进行处理,直接用的是字符串处理技巧因为需要进行展示,故需要初级的JavaScript知识以及echarts的了解,这次构图使用的是echarts,比较简单开搞因为涉及到商家利益,具体的代码细节将不再展开 处理这代码没啥,就是处理一些细节注意,抓取的形式也给出,可以套用理解。 注意:处理方式,因为只有几万条,我就直接采用读文件流的形式来了,量大的可以采用pandas和Spark,这也是完全可行的----这里就用到了前端的一点点知识了,你可以不用理解这是搞的什么 ,替换会不会?

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    场景 -- 异常

    对于异常,相信每位师都不陌生,对于业务部门来说同样很希望了解的思路。 去年同期也写过类似的一篇异常文章,过了一年后有了更进一步的思路和想法,因此再次享一下,对于师常见的“异常”。 思路包括以下5个步骤: 1. 确定这是不是问题? 2. 具体问题具体,找出原因 4. 拉齐业务,对症下药 5. 形成SOP或产品 下面来细说下每个步骤的内容: 1. 确定这不是问题? 一般来说,业务下降这类问题会是业务方主动提出的。 当然作为师也可能凭借敏感,发现异常。这个步骤主要思考4个小问题:什么叫异常?异常真的是问题吗?对比标准是什么:KPI?去年同期?竞争对手等等出口、指标计算口径是一致的吗? 小结:异常属于“事后诸葛亮”式的后验,做得好也是可以发现业务中存在问题的,但同时提需要提醒一定要形成闭环,即从业务中来,更需要回到业务中去,落实到业务执行,才不会白费 附1:异常流程

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    项目-岗位近况

    读取理解清洗1、读取#导入相关模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport 发现存在异常,这里需要对不相关的职位进行去除df=df.locdf.shape3423考虑类的岗位有运营、挖掘、商业师、算法工程师、ETL工程师等salary_range字段清洗#观察 4、整体思路类岗位整体需求城市、学历、工作经验对薪水的影响不同岗位对应的学历要求、薪水布情况公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者不同岗位要求的关键技能点是什么1、类岗位整体需求plt.figure 要求:学历要求:大专是最低要求,招高中或中专中技的极少,最好是本科及以上工作经验需求:偏向招聘有一定经验的求职者,尤其3-5年经验的需求最旺盛。 list_tag1+list_tag2+list_tag3+list_tag4+list_tag5).value_counts() #职位相关技能#挖掘职位相关技能

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