店铺人群圈选投放是指在广告投放过程中,通过对目标受众进行精准圈选,只让符合特定人群标准的用户看到相关广告。这种方式可以提高广告的有效性和投资回报率。
在云计算领域,店铺人群圈选投放可以通过以下方式实现:
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这些产品都可以帮助广告主实现店铺人群圈选投放,提高广告的有效性和投资回报率。
电商发展至今,618、818、双11这样的促销节点已然成为品牌商家常态化的营销节奏,成为寻求生意增长的确定性节点。
来源 / ToB行业头条 (ID:wwwqifu) 作者 / 樊航
随着移动互联网迅速发展,大数据技术为企业带来了前所未有的发展机遇,然而中小企业和传统行业由于其数据量缺乏且单一,技术投入不足的劣势,面对大数据技术发展带来的红利只能望洋兴叹。
爆发式增长的红利过去了,要想持续的营收增长,精细化的营销是必须的,巨大的流量主,广告主要精准触达用户,对长效ROI的需求日益增长,提高投放效果,那么RTA新的玩法就出现了,其实不难理解,个性化的精准投放实现在广告主侧实现。
用户量级是评估一款产品商业价值高低的核心指标,用户增长业务的主要目标就是提高产品有效用户量。增长的主要思路是“开源节流”,开源即找到更多的新用户源头,借助拉新的方法吸引更多用户进入产品;节流即避免用户的流失,借助各类运营手段降低用户流失率。下面将详细介绍两个用户增长业务与画像平台合作的实际案例。
二是分享自如的达芬奇·用户画像平台的建设实践,帮助大家从整到分地了解用户画像的建设过程,以及应有的功能模块;
画像平台功能具有相似性,其技术架构也可以抽象出统一的模式,本节内容主要介绍画像平台常见的技术架构。为了加强读者对技术选型的认识,本节还会介绍几个互联网公司在画像类平台上的技术选型方案。
为了高效地使用画像标签,需要对标签进行统筹管理。标签管理最基本的功能是对标签进行增删改查操作,其中新增标签的方式多种多样;其次是围绕标签数据的信息管理,其中包括标签的分类、标签值分布以及标签生产调度信息等。
营销自动化是指专门为营销部门或组织设计的软件平台和技术,可以更有效地在线进行多渠道营销并使重复性任务自动化。营销部门和销售人员通过制定任务和流程的操作标准,然后由IT系统进行解释、存储和执行,从而提高效率并减少人为错误。
数据化管理时代,几乎每个企业都在推行业务的精细化运营,新用户的获取,老用户的分层运营。为了提升数据化运营的效率,纷纷自建或外采运营工具。市面上各自CRM系统、DMP平台层出不穷,后来又有了CDP平台,
随着全球化的发展,越来越多的电商店铺开始拓展跨境业务,而谷歌广告作为全球最大的广告平台之一,为跨境电商店铺带来了巨大的收益和商机。
互联网下半场,流量红利过后,流量获取成本越来越昂贵,企业纷纷数字化转型,以期通过大数据的能力充分挖掘流量价值,实现用户与营收的增长。近两年很多行业受疫情冲击严重,比如OTA业务,海外严重萎缩,国内出游也深受时不时爆发的疫情的困扰,增长放缓只能勒紧裤腰带,开源节流了,一分钱当一块钱十块钱花。业务运营方面,需要更加精细化、精准化,提升运营的ROI以及流量的利用效率。
用户生命周期反馈了用户在产品中所处的使用阶段,不同生命周期的用户运营策略不同,画像数据和服务可以在各阶段通过不同的方式发挥有利作用。本节首先介绍业界常见的用户生命周期划分方式,然后分别介绍每一个生命周期下用户运营的主要关注点,并结合画像数据和服务给出了主要使用方式和赋能手段。
首先我们将问题再明确一下,我们是将 广告算法里面的推荐广告和 自然推荐结果里的推荐系统进行对比,因为广告算法里面还有“搜索广告”,搜索广告和推荐系统差异性就太大了,这里不做讨论。
看过很多关于如何构建用户画像的文章,大多聚焦于用户画像对精准营销、精细化运营的价值、如何建设标签体系的某一或某几个点,本文主要从数据中台思想出发,更全面地分享如何从0-1规划和实施一款智能数据服务平台。
电商卖货是很多产品的盈利方式之一,好的电商卖货环境不仅可以提升产品商业价值,而且可以吸引更多的商家和用户使用产品功能。本节会介绍电商卖货常见的两种应用场景:优惠券发放和直播卖货,画像平台可以在其中起到关键的辅助作用。
记得大学时,每年暑期开学,校园里各个运营商摊位卖手机、卖号卡,毕业工作后,互联网浪潮兴起,中午办公园区吃饭看到路边各种小桌子、小推车进行App应用地推,注册新用户发个小礼物。其实,不管是居民区扫楼发传
随着闲鱼业务的发展,用户规模达到数亿级,用户维度的数据指标,达到上百个之多。如何从亿级别的数据中,快速筛选出符合期望的用户人群,进行精细化人群运营,是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法,从亿级别数据中,任意组合查询条件,筛选需要的数据,做到毫秒级返回。
标签作为当下最普遍的数据资产类型之一,对企业洞察用户画像、开展精细化运营等具有重要的支撑作用。企业标签体系的建设并非一蹴而就的,需要结合业务视角进行整体的规划,更涉及到复杂的数据治理和数据资产管理等工作。
为了发挥清华大学多学科优势,搭建跨学科交叉融合平台,创新跨学科交叉培养模式,培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才,由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块,形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式,显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。
刚刚过去的11.11,京东创下了2044亿元的成交新纪录,电商历史由此翻开了崭新的一页。
数字化转型如火如荼,各种系统各种名称眼花缭乱,CRM、DMP、CDP、MA、SCRM、ERP傻傻分不清,CRM系统在信息化时代就已经被广泛接受并使用,在当下数字化营销的新需求之下,很多人会疑惑,我们公司现在已经有了CRM系统,那么到底要不要再搞一套CDP呢?
(本文阅读大约需要3min) 当“朋友圈广告”邂逅“小程序”会擦出什么样的火花? 前不久,微信官方宣布小程序朋友圈广告全量发布。“朋友圈”是微信最优质的流量,碰撞腾讯战略级产品“小程序”,强强联合,再
人群LookALike是给定种子人群,然后通过技术手段找到与该种子人群相似的用户群体。人群LookALike在广告投放中使用较多,比如客户提供一个高价值人群,借助广告平台LookALike能力可以找到更多潜在的高价值用户用于广告投放。下面介绍几种常见的LookALike实现方案。
中国企业支出与费控管理赛道的本土头部独角兽,几乎都是从之前更细分的企业报销领域,进化而来。
7 月 28 日,以 “数智进化,现在即未来” 为主题的袋鼠云 2022 产品发布会于线上正式开幕。发布会上,袋鼠云宣布将集团进行全新升级:从 “数字化基础设施供应商”,升级为 “全链路数字化技术与服务提供商”,并发布了全新的四大产品体系:数据智能分析与洞察平台 “数雁 EasyDigit”、低代码数字孪生平台 EasyV、一站式大数据开发与治理平台 “数栈 DTinsight” 和极速湖仓引擎 “数驹 DTengine”。
作者:wisehuang 腾讯IEG天美工作室产品策划 导语| “用户画像”、“用户标签”、“大数据”这些名词是我们近些年来常听的词,可是这些词却很难直接的产生价值,我们都知道大数据有用,画像也有用,但到底怎么用?又怎样具象成一个产品却很少人能够说清楚。如何采集数据,形成服务再到供给运营,这也是这篇文章想分享的核心。 在市场上神策、易观数科会将其称之为智能用户运营平台。这篇文章会以用户运营平台为例,拆解产品设计,帮助大家理解其底层支持和产品表现。 产品设计的讲解将分解为3部分,分别是:选用户、做运营、
应用背景:用户发布文章的数目以及频率代表了用户的生产活跃度,作者运营人员期望通过画像平台新增“最近一周发布文章数”标签来表达用户的生产活跃情况。
数据化运营时代,运营方式从过去粗放式转向精细化。用户画像受到热宠,不搞用户画像都不好意思说在做精细化运营了。各种用户画像标签体系建设、从0到1教你构建用户画像之类的文章广泛传播。前几天听到有同学在规划CDP平台时,认为画像即标签,标签就是画像,用户画像和用户分群是同一主体的不同叫法,产品架构设计时,边界不清,功能交错。于是,觉得还是要回归到最基本的问题,把这几个概念厘清一下。
在《当推荐系统遇上用户画像:你的画像是怎么来的?》一文中,我们介绍了怎么通过TF-IDF的方式得到用户的画像。而在本文中,我们来聊一下在搜索、推荐、计算广告系统中“画像是怎么用的?”。
广告主是指想为自己的品牌或者产品做广告推销的用户,广告的根本目的是提高营销收入,从模式上看又分为两种:品牌广告和效果广告。
定向(Targeting)是电商营销中至关重要的一个概念和环节,它是商家表达营销意图的最直接的工具,同时也会深刻影响整个营销活动的效果。随着大数据分析与挖掘技术的成熟与落地,基于标签画像的DMP定向和基于AI技术的智能定向逐渐普及,成为当前电商系统主流的定向方法,但是也表现出一些新的问题。
《企点聊营销》第二期如约上线 互联网时代,消费者的触点多如过江之鲫。社交、视频、购物、新闻、出行等各类APP充斥着年轻人的生活,加上传统的门店、户外、纸媒等触达方式仍然存在着。由此,品牌开始焦虑:一是焦虑自己的花大钱投放的广告信息被淹没,高投入低回报,广告投放性价比不高;二是害怕自己的广告信息轰炸让消费者产生抵触情绪,反而反噬品牌形象。 信息渠道通达的消费者,对品牌的要求逐年攀升,他们想要看到的是自己喜欢或需要的信息,如何更精准的、即时的触达消费者成为营销关键。严峻形式倒逼品牌向着“全域”的方向发展,把线上
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 业务分析方法是遇到特定业务问题时使用的分析定式,是在业务分析工作中被固定下来的、行之有效的分析“套路”。 当遇到 A 问题时可以使用 A’方法解决、 当遇到 B 问题时可以使用 B’方法解决…… 掌握了业务分析方法,可以帮助我们找准分析线索、组织分析方案。 这里将为大家介绍帕累托分析方法、A/B 测试分析方法、同期群分析方法及因果分析方法 4 类实际工作中常用到的业务分析方法。 01 帕累托分析方法 帕累托分析方法又称为二八分析方法,是一种依据帕累托法则
前言 在美团点评的联盟广告投放系统(DSP)中,广告从召回到曝光的过程需要经历粗排、精排和竞价及反作弊等阶段。其中精排是使用CTR预估模型进行排序,由于召回的候选集合较多,出于工程性能上的考虑,不能一次性在精排过程中完成候选集的全排序,因此在精排之前,需要对候选广告进行粗排,来过滤、筛选出相关性较高的广告集合,供精排使用。 本文首先会对美团点评的广告粗排机制进行概要介绍,之后会详细阐述基于用户、天气、关键词等场景特征的广告粗排策略。 广告粗排机制简介 广告粗排框架对引擎端召回的若干广告进行排序,并将排序的结
我第一次知道用户画像是在学习数据挖掘的某节课堂上,当时对画像只有一个概念上的认识;工作后接触到了画像平台,当时第一反应是在平台上查询一下自己的画像信息,发现查询结果非常准确,自此对于平台背后的画像技术产生了很大的兴趣;在之后工作中有幸参与了画像平台的建设工作,对于用户画像的认识更加真切。
引言:在创建Facebook广告之前,你需要理解并选择你的营销目标。以下是一些可以帮助你评估和选出最合适你的广告系列目标的建议,对于刚开始着手Facebook广告投放的朋友们来说尤其适合。
列式存储(Column-oriented Storage)是大数据场景中面向分析型数据的主流存储方式。与行式存储相比,列式存储只提取部分数据列、同列同质数据,具有更优的编码及压缩方式。目前,个推的核心数据正逐步切换为Parquet等新型数据格式存储以获得更高的I/O性能和更低的存储成本。
随着移动终端的深度普及,移动互联网已逐渐成为信息的第一接收口,而庞大的移动端用户量意味着巨大的潜在营销价值。2017年自媒体营销无疑将发展得更为成熟,更多营销方式亟待深入挖掘,谁能洞悉营销先机谁就能抢
现在整个淘宝的市场形式日益严峻,新用户成本越来越高,转化越来越低,新品难以打开销路,新增商家日益增多,产品重复率大,竞争十分惨烈,且顾客及其容易流失。在这种情况下我们不得不把会员营销提上议程,加紧会员分析的落实,在以往的实践中得知,做了会员分析的店铺其转化率丶客单价丶售后问题均比普通店铺优异很多。另外在店铺的营销活动中极易取得会员信任,比转化新顾客要容易很多,从而能节省大量广告成本,在整个会员分析的落地推广方式以及成本上来说与直通车钻展是无法比拟的,其低廉的费用超高的回报比让很多想做会员分析的卖家朋友跃跃
有时,外面下着雨,心却晴着;又有时,外面晴着,心却下着雨。世界上许多东西在对比中让你品味。心晴的时候,雨也是晴;心雨的时候,晴也是雨。在小雨中漫步,更有一番难得的惬意。听着雨轻轻叩击大叶杨或梧桐树那阔大的叶片时沙沙的声响,那种滋润到心底的美妙。 任何事不是凭自己的想法跟感觉,都要经过认真分析相关数据来作出决定的。 经营好一家淘宝店铺真的不是很容易,没有人抱着玩着心态来开淘宝,都是想通过自己的努力来得到回报,任何淘宝商家都想要自己的宝贝大卖。现在主要是分析数据就是让店主最头痛的问题,遇到这样的问题
一、数字化转型面临的痛点问题 1.指标口径不统一 产品部门和财务部门一起开会给老板汇报,APP下单用户数产品1021W,财务1000W,产品说我的数据是数据团队出的,财务说我的也是,那数据为什么不
应用背景:运营人员每天会整理当前俄乌冲突热门事件并通过Push推送给对军事感兴趣的用户,刚开始主要通过手动的方式在画像平台创建人群,然后导入到Push平台进行推送。为了降低人力成本并提高推送效率,运营人员希望人群每天可以自动更新,然后推送到Push平台并完成自动化推送。
规则圈选是按照指定条件从画像数据中找到满足要求的用户并沉淀为人群的一种常见的人群创建方式。所谓的规则就是条件的组合,比如北京市男性用户,最近一周平均在线时长介于2到10分钟之间的中老年用户。规则圈选的实现依赖画像宽表数据或者BitMap数据,其实现逻辑如图5-12所示。
本节主要介绍人群创建所依赖的画像宽表的生成方式。为什么要创建画像宽表?基于原始的标签数据表进行人群圈选有什么问题?如何生成画像宽表?针对这些问题本节会给出详细解答。
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