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的区别

许多人在讨论如何管理,但只有很少的人会仔细考虑如何去使用。也就是说,简而言之,之间存在着较的差距。 仅有少真正懂得、能从以PB计的量中获取到见解的师是不够的。公司里所有人都应该把使用起来。比如,营销人员和呼叫中心都应该能够基于前期与公司的互动预测的需求。 如果那丰富的与品牌的互动不能在公司中得到充利用,那么这些的意义就不能真正体现出来。 所有的这一切意味着你需要使用收集到的更好地了解,并不断优化体验。 例如,联想采用以了解字属性与呼叫中心之间的访问过程 ,从而为提供更贴切的用体验。这将产生可衡量的有利于促进业务发展的积极影响。 重要不?当然重要。 你对你的的认识才是。可帮助你优化体验使它变得更简单更流畅。简单而流畅的服务,可以让你赢得的心并且他们会成为你品牌的代言人……这才是你的的真正的用途。

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一夜情,Uber摆明了惹众怒啊!!

这篇博中说:“我知道,我们不是你们生命中唯一的爱人,我们也知道,你们会在别的什么地方寻找爱情”,Uber以此证明,他们可以通过了解的爱情生活。   Uber德国总裁做出辩解  对于这份有争议的报告,Uber德国总裁法比安·耐斯特曼(Fabien Nestmann)辩解,这份基于用的性行为报告只是一个“的小游戏”,并为Uber范围抓取用的行为辩护 至于为什么将之前的博内容删除,他表示是应的要求。将来Uber将集中精力做那些“更有意义的”。  (译自《世界报》,Power by)  同样类似的事情放在中国,似乎并没有那么强烈的反弹。   一些人发微博说,有量的东莞性工作者连夜离开东莞跑到中国香港去,可资佐证的是一张基于图。   百度迁徙利用,对其拥有的LBS进行计算,采用的可视化呈现方式,动态、即时、直观地展现中国春节前后人口迁徙的轨迹与特征。

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    这时我提议家可以针对部做一下调研,或许会有更的收获,背后都是有故事的!结合细模型与调研就可对细进行画像,这样从理论和营销操作的角度来讲都是比较科学、可信的! 站在挖掘从业角度来讲为事前与事后,事前挖掘预测目标值根历史而事后挖掘发现未知领域或不确定目标,说到这里家自然会想到事前的算法-决策树、Logit回归,事后 -聚类、对应等 错误六、按照这种方法按照的购买多少细,对购买量就是,购买量小的就是小,不考虑的成长性、风险因素,以及的需求因素等等。 传统RFM转换为电信业务RFM主要思考:这里的RFM模型和进而细仅是挖掘项目的一个小部,假定我们拿到一个月的充值行为集(实际上有六个月的),我们们先用IBM Modeler 软件构建一个流:结构完全满足RFM要求,一个月的就有3千万条交易记录!

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    带来巨利润

    关系管理(CRM)项目能产生一些信息,对这些信息加以有效的利用,将提高企业的实力。但是从哪里着手,如何辨出最有价值的以便跟踪呢?   答案涉及到Web,这是成长中的一个CRM支,能帮助你发现中所包含的秘密。例如,可以确定一个访问你网站的频率,与能产生购买的访问频率进行比较。 有了这些信息,你们单位就能了解需要和喜欢什么东西。当然,发现并利用中的赢利潜力并非易事,各单位必须根公司目标和群,确定最有效的类型。 Janowski说:“和个性化能带你进入更高的层面,在此你可以试着更好地了解你的,你可以试着更好地与进行互动和对其做出响应。” 根Gartner的报告,对的运用仍在增加。 根Forrester Research的报告,多项目的失败,都是因为各单位贪多嚼不烂。

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    】信用卡价值

    价值就是通过学模型由历史预测未来购买力,这是挖掘与中一个重要的研究和应用方向。 此外,要科学地和预测未来价值,有必要用长度和宽度的二维样本建立一套牢固、可靠的随机过程模型,样本越未来价值的预测结果就越接近未来的事实。 因此,在完整的关系生命周期内(即从建立关系到未流失的最近一次交易),未来价值的意义远远历史价值,因此通常意义上的价值就是对未来的价值进行和预测。 对于预测出的未来价值的结果,可按价值层,并将传统的整体众营销推进到层差异化营销、一对一差异化营销的高度,其立足点就是价值的差异化。 通过和预测未来价值,即可清楚一旦高端流失将会造成未来怎样的利润损失,也可以挖掘出那些临近亏损或负价值的,并进行置疑,找出对策。

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    】RFM模型

    今天把挖掘RFM模型的建模思路细节与享一下吧!手机充值业务是一项主要电信业务形式,的充值行为记录正好满足RFM模型的交易要求。 这里再次借用@挖掘与的RFMRFM类图。 先说说对海量挖掘和处理的一点体会:(仅指个人电脑操作平台而言)一般我们拿到的都是压缩格式的文本文件,需要解压缩,都在G字节以上存储单位,一般最好在外置电源移动硬盘存储;如果不告知,你概是不知道有多少记录和字段的 这里的RFM模型和进而细仅是挖掘项目的一个小部,假定我们拿到一个月的充值行为集(实际上有六个月的),我们们先用IBM Modeler软件构建一个流:? 至此如果我们通过对RFM模型和进行的满意的话,可能就此结束!如果我们还有背景资料信息库,可以将聚类结果和RFM得作为自变量进行其他挖掘建模工作!转自:中国统计网

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    挖掘】价值

    ,就能按年、按季、按月出今后几期的价值。 RFM方法是国际上最成熟、最为接受的价值方法,RFM实际上是一整套方法中的部内容,但最具代表性,其它还包括购买行为随机模型、马可夫链状态移转矩阵方法、贝氏机率推导状态移转概率方法、回归拟合方法等 揭秘后,您就更加理解用必要长度和宽度的样本建立起一套牢固、可靠随机模型的重要意义,样本越价值推测结果就越接近即将发生的事情。 假设四:考虑的异质性,假设上述个别单位时间平均购买次服从伽玛配(Gamma Distribution)。 假设有一组样本,对应n家成交,fi(i = 1, 2 … n)【样本长度为n】表示每家的平均购买次,通过最概似估计法可求得a、b,并且可求得平均频率 = ba。

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    让个性化的体验美梦成真

    通过多种渠道制造,企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。公司Gartner表示,高级会成为服务的关键,但是的采用目前仅局限于不到一成的企业。 要想实时反应,使感受到个体价值,企业只能通过高级来实现。为实现基于顾个性的交互提供了可能,通过理解他们的态度,并对其他一些因素(如实时位置)进行以帮助实现多渠道服务环境中的个性化。 他们应当努力在顾转换渠道的时候保留环境,使用法,将相关推送给顾和代理商。英国三零售商之一乐购(Tesco)使用了Oracle的一套技术,包括它的体验产品,使公司成为了多渠道零售商。 太多的企业现在还在专注于开拓新顾,而忽视了已有的情绪。”Turner说道。在上的投资然而,没有上的投资,要实现有效的服务或体验个性化也不简单。这是家都想要的,但也很难做好。 Brian Manusama是Gartner的一个调研主管,他表示使用实现服务的企业能够为提供丰富、性、个性化的服务,从而提高满意率。

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    之 “用行为

    亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对的战略性认识和使用,在家还都不太明白什么是电子商务时,亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段,空前地获取了极其丰富的用行为信息,并且进行深度与挖掘 在电商领域中,用行为信息量之令人难以想象,专注于电商行业用行为的公司的不完全统计,一个用在选择一个产品之前,平均要浏览 5 个网站、36 个页面,在社会化媒体和搜索引擎上的交互行为也多达十次 纵观国内外成功的电商企业,对用行为信息的和使用,无不在这个兵家必争之地做量投入。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。 个性化是最基本也是很有效的方法:1, 对进行多维度地:以用的地域、性别、年龄等人文属性建立维度,把所有的团购信息进行筛选,这样可以简单地把 EDM 的相关性幅提高,起码用收到的邮件是基本在住宅 因此无论从什么角度来说,电子商务和团购都还有量的优化空间,我相信以为核心的个性化营销则是帮助电商在这场红海战中赢得战役的利剑。

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    下的用行为

    ;(4)用主体:如用群的年龄、受教育程度、兴趣爱好等;(5)外界环境:如移动互联网流量、手机上网用增长、自费套餐等;特点:(1)量海量,big data;(2)实时准实时 (3)思路:利用Nosql库解决存储,通过水平扩展读写负载提高访问性能;模型算法复杂:(1)问题:需要运用预警预测、聚类、协同过滤等挖掘算法,算法的编程复杂度和计算复杂度都非常; 从最初到现在,Hadoop系统在7年中开发完成了一系列重要的子项目,已经形成了一个涵盖存储、管理和功能的较为完整的生态系统,成为存储与处理领域地位最重要、应用最广泛的开源框架。 挖掘算法的编程复杂度和计算复杂度都非常,往往称为制约项目按期完成的瓶颈,精细化运营平台利用支持Hadoop并行计算框架的开源挖掘模型库Mahout,实现了挖掘算法的快速实施和高效表现 用行为平台建立了量的主题,结果的呈现能力对平台的应用效能影响重

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    机制下银行的情绪和行为预测

    的概念早已风靡全球,怎么应用、怎么落地也都是众说纷纭,好不热闹。单就银行来说,利用来对的情绪进行,然后对可能的购买意向进行预测,是当前可以从浪潮的诱人前景里淘到的真金。 概念的兴起似乎还是昨天的事,但托这个高速发展时代的福,我们已经可以看到很多成熟的应用工具了。在很短的时间内,我们就能在茫茫的海洋中精确定位、,并拿到自己想要的结果。 从长远来看,银行如能充利用的优势,可以在市场细服务、研究、产品研发、产品测试等等方面取得重进步,并在某种程度上彻底改变银行服务、销售产品的方式和渠道。 举例来说,当前银行业普遍在为两件事头疼:留住、满足的期待。对于这两个难题,机制下的情绪和行为预测可以发挥意想不到的作用。 预测行为比情绪更的挑战是预测行为。关于如何应用于预测行为最早最著名的例子,来自美国第二超市塔吉特百货。

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    没用?5个通过提升体验的方式

    在互联时代,拥有一个战略来收集、存储、组织和广泛的踪迹,对于及时开展个性化交互至关重要。 幸运的是,通过采用正确的技术、基础设施和功能来全面释放这一的潜力,实现与互联的更深入交流,绝非空想。以下这五种使用的途径将能够帮助您提升互联体验:1. 现在,新的类型和更完善的工具、技术和功能,能够根基于行为和事实的预测,发现更深入、更相关的见解。 通过充利用这些宝贵见解,市场营销活动能够从面向市场宣讲,移向“单一细市场”,提供极具针对性的相关消息和内容,准确满足联网的期望。2. 采用导向的战略,更有效地与进行交互。 开发一种战略和架构来支持生态系统显得至关重要。它应是一种完整、灵活的生态系统,可以随时提供并支持轻松进行浏览。

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    一步一步教你PowerBI:制作RFM

    就是根信息特征,评估价值,从而为制订相应的营销策略与资源配置。 企业可以从以下几个方面入手,对信息展开:  1、个性化需求  “以为中心”的个性化服务越来越受到重视。 RFMRFM(Recency,Frequency,Monetary)是用来细和衡量价值的一个重要工具,就是根活跃程度和交易金额的贡献,进行价值细的一种方法。 切片器制作六、总结RFM首先需要根订单来计算RFM的值,其次通过辅助表进行补充动态设定的参。再次通过RFM的值和最值、最小值对比使用平均函进行计算出RFM得情况。 通过辅助表类维度,来确定所属类。该模型可以动态根企业对R,F,M设定不同的权重来计算的价值。对于销售的指标的模型还有动态ABC模型,在后续得文章中会给家展现。?

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    1 “PDFMV框架是问题--特征-模型-价值五个英文字母的首字母组合而成,它是以问题为导向,为驱动,利用特征和模型从中学习到知识,以创造价值的系统化过程。” ? 本文介绍,以UCI提供的线上零售集为研究对象,采用RFM方法,以实现群研究和理解。 集获取链接:http:archive.ics.uci.edumlmachine-learning-databases003521 群概述群是一种根共同特征将组或者群的方法。 群的价值,帮助你读懂你的,从而给提供更好地服务和体验,让的全生命周期价值(CLV)最化。 2 RFM方法RFM(Recency,Frequency,Monetary)是一种基于行为群的方法。RFM的含义,说明如下。 Recency(R):谁最近购买了?

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    商业案例:流失之—理解与准备

    二、理解与准备在理解与准备阶段,对做初步的探索性,了解质量状况,考察布情况,此外还要将各方面的合并,整理成可以进行挖掘的宽表形式(即行代表记录、列代表变量的二维表 1、基础(1)表1: 基本信息表(custinfo.csv)? (2)表2: 通话情况表(custcall.csv)这张表是的月度通话行为,根通话详单记录汇总而来。 (3)表3:是否流失标记表(churn.csv)?(4)表4: 话费方案表(tari行.csv)这张表是话费方案衰,也就是营销中所谓的套餐规则。 在准备过程中,从业务和的角度出发,对做了如下处理:• 将6个月的各类通话行为进行月度汇总,生成若干汇总变量,这些变量体现了通话行为的绝对值状况。

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    商业案例:流失之—探索性

    三、探索性1、离散型变量的探索性方法对无序型离散变量而言,以本案例中的手机品牌为例,对于名义型离散变量,关注的是该变量的取值别有哪些,各个取值占比是多少。 从表格上看,列出离散变量各个取值的量和占比即可:?对有序型商散变量而言,有序型离散变量之间是可以比较小的,因此还可以通过累积频和祟积频率的方式来对进行展现。 以话务量级别为例,可以做出话务量级别频表,从表中的累积百比可以看出,13.7%的属于低使用率,而95.8%的在高使用率及以下。? 如果希望得到离散变量与连续变量之间的量化关系,则可以使用统计中的方差方法,从下图中可以看出,从统计意义上讲,在0.05显著性水平下。流失与不流失的高峰时期通话时长有着显著差异。? ,当然这只是根得到的结论,实际情况如何,还需要和业务人员充讨论,如果证实了猜测,那么或许对这些推荐(或赠送)其他手机品牌将是一种非常有效的挽留手段。?

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    Python socket 解

    socket 发送和接受都是有一定要求的socket 的其长度信息和真实内容都是需要解才能得到的如下解,都有详细注释def parse_data(self, msg): if len(msg

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    神策行为

    神策行为-入门篇 神策行为入门,主要涉及的知识点: 神策简介 神策产品优势 神策解决通点 神策作用 神策如何解决 神策来源 用行为 如何描述用行为 如何正确地标识用 神策标识用原理 神策简介 神策是针对企业级推出的深度用行为产品,有以下特点: 支持私有化部署 端、服务器、业务、第三方的全端采集和建模 驱动营销渠道效果评估 用精细化运营改进 - 浏览商品详情页 - 加入购物车 - 提交订单 - 支付订单 电商行业常见问题 不同人员关注点 渠道投放业务人员:各个渠道获量和质量 运营人员:进行用群并且采取针对性的营销 产品人员 全面监控渠道获量及质量 神策支持将结果添加到概览,使业务人员无需配置快速获得所关注的指标现状 神策来源 神策中的所有均来自于的自有接入。 神策主要支持采集的自有有三类,别是前端操作、后端日志及业务(包括历史),接入的方式主要是有3种: 前后端SDK接入 外部导入工具 API导入 用行为 常用名词 实际问题

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    kaggle | 商城

    无聊看下kaggle,发现了一个不错 的集您有超市购物中心和会员卡,您可以获得有关的一些基本,如ID,年龄,性别,年收入和支出。 消费是您根定义的参(如行为和购买配给。问题陈述 您拥有购物中心并希望了解哪些可以轻松融合目标,以便可以向营销团队提供意见并相应地制定策略? 集是要根最后两个特征,来判断是否给会员卡,在生活挺常见的,典型的无监督学习,用k-means他们类import numpy as np # linear algebraimport pandas X=data.iloc].values # 将年度收入和支出作为特征求最优聚类from sklearn.cluster import KMeanswcss=,X,s=100,c=magenta,label 集链接:https:www.kaggle.comvjchoudhary7customer-segmentation-tutorial-in-python

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    商业案例:流失之—商业理解

    那么如何在即将流失之前有效地发现他们,并对其特征进行刻画,从而帮助营销部门确定挽留市场活动的目标群以及合适的营销方案就是企业部门的重要工作。在这些方面,和挖掘可以帮助企业。 假设你是电信企业的一个经理,市场营销部的同事过来和你说: 前一段开市场总结会时老板说了,最近电信市场又在血拼,竞争对手不断挖我们的墙脚,公司的高端这个月又流失了不少。 • 行为:主要是使用电信产品和服务情况的。比如的通话详 单记录,订阅、使用、退订增值服务情况等,这部容易获得,存放在业务系统中,一般质量较好。 3、如何定义的时间窗口对因变量(是否流失)的窗口来说,为使得到的预测结果既具有前瞻性,又能给营销部门充的营销时间,考虑流失定义的时间窗口与自变量的定义窗口问隔一个月(考虑到详单并不是每个月末马上就能得到一一通常要有 4、如何从结果中获取实际收益得到了流失预测结果,如何使用?如何事先预估市场挽留活动的收益?通过挖掘得到流失的结果往往有两类:一类是流失的特征描述,另一类是针对每一个的流失评

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