提升GMV模型是一种商业模型,用于提高公司的毛利润。它通常涉及到提高销售额、减少成本或提高客户满意度等多种策略。以下是一些可以帮助您提升GMV模型的方法:
总之,提升GMV模型需要综合考虑多个因素,并采取相应的策略和措施。
数据指标体系建设的方法可以总结为三个步骤,即明确业务目标,理清用户生命周期以及行为路径以及指标分层治理,在这三个步骤当中又涉及到 OSM(Object,Strategy,Measure),AARRR(Acquisition,Activation,Retention,Revenue,Referral),UJM(User, Journey, Map), MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) 四个模型,这四个模型是指导我们构建完整而清晰的指标体系的方法论。
本书以数据分析思维为主题,主要介绍对比思维、分群思维以及相关思维三大数据分析思维,同事以数据分析全流程为主线,融合了编程语言、统计学基础以及案例分析等多模块内容,全书分为4篇,囊括了数据分析思维的基础概念培养方法、数据来源及体系建设、数据分析三大思维方式以及用户流失、用户转化实战等共十一章的内容。
作者 | 吴海波 责编 | 何永灿 通常机器学习在电商领域有三大应用:推荐、搜索、广告,这次我们聊聊三个领域里都会涉及到的商品排序问题。从业务角度,一般是在一个召回的商品集合里,通过对商品排序,追求GMV或者点击量最大化。进一步讲,就是基于一个目标,如何让流量的利用效率最高。很自然的,如果我们可以准确预估每个商品的GMV转化率或者点击率,就可以最大化利用流量,从而收益最大。 蘑菇街是一个年轻女性垂直电商平台,主要从事服饰鞋包类目,2015年时全年GMV超过了百亿,后与美丽说合并后公司更名为美丽联合集团。2
指标体系可以通过一系列有联系的特征来洞察全局,推动运营。指标使得业务可拆解量化,体系则是观察维度,简单的说就是维度+度量。搭建指标体系可以依照一定的科学方法论使得搭建过程更为规范化、流程化。
回到我们日常面对的工作,目前很火的 增长 这个话题,本质上就是数据驱动的市场营销方法,讨论一个公司如何通过渠道数据分析来提升获客的能力,就是一个典型的围绕 g(需求量)开展的工作。而平台的众多机器学习模型更多体现在后者,u(匹配效率):搜索、推荐、分单调度、前端产品、识别预测类、单量预测类、行为预测类,我们利用算法来做高效、个性化的匹配:在给定供给和需求规模的情况下,尽可能提升订单转化率。
淘宝作为世界上最大的电商平台,每天为上百万的广告主提供十亿多在线广告曝光的机会。从商业目的上说,广告主为特定的场景和目标人群进行竞标以竞争商业流量。平台方在十毫秒内选择合适的广告进行展现曝光。常见的出价方法有cpm和cpc。
目前,生鲜电商模式同样分为自营和平台两大类型,在这两大零售电商模式的基础上,自营型分为:前置仓模式和店仓到家模式;平台型则细分为:商超平台和外卖平台两种类型。
我们日常工作中经常接触到的一个问题:我有个需求,帮我做一下呗。我们这两篇就来聊聊需求。
除了可以进行变动系数的计算之外,我们还可以使用假设检验的方法去检验DAU出现变动的情况是否成立。
这两周很多小伙伴陆续突破千难万险返程复工,没复工的也在远程办公。在家憋了整个春节很多同学都表示:我的大刀已饥渴难耐了!恨不得马上拿起键盘狂敲代码。
更低成本、更优效果,也就是“降本增效”,是所有广告投放追求的目标。广告技术的发展正让“降本增效”越来越具体、越来越可以量化和感知,比如目前互联网广告平台开始以 GMV(成交金额)或 ROI(投入产出比)为营销效果的评估标准。 一次更高效的广告投放,本质上是在合适的场景,让对的广告出现在对的人面前。这离不开广告平台对广告内容和用户群体的深刻理解,并在他们之间达成更准确的匹配。 腾讯广告已经为此交出了一份答卷:首先,以国际领先的混元 AI 大模型助力系统深刻理解广告内容,其次以精排大模型提升广告和用户的匹配准确
由于Unique是Aggregate中的一种特殊的形式且底层也是使用Aggregate中的替换函数实现的,所以这里只看Aggregate模型。
Paper:Optimized Cost per Click in Taobao Display Advertising
今天让我们从预测系统的起源说起,聊聊预测技术在京东的发展与实践,看预测技术如何推进京东业务发展。
长期以来,人脑结构发育的神经影像学研究一致认为,灰质体积(Gray Matter Volume:GMV)和皮层厚度(Cortical Thickness:CT)在青少年期呈下降趋势。灰质密度(Gray Matter Density:GMD)作为与灰质体积密切相关的测量指标,其发展过程尚未得到系统化探索。本研究作为费城神经发展队列研究(Philadelphia Neurodevelopmental Cohort:PNC)的一部分,采集了1189例8~23岁年轻群体的T1影像数据,针对4项局部灰质指标的年龄效应及性别差异进行了比较分析。本研究采用自定义T1像分割和新型高分辨率灰质脑区分割手段,从1625个分割脑区中提取GMD,GMV以及灰质质量(Gray Matter Mass:GMM=GMD x GMV),CT,4项灰质指标。基于非线性模型的拟合分析揭示了,各灰质指标独特的年龄效应及性别差异。GMV和CT随年龄增长而下降,GMD则随年龄增长而升高且表现出最为强烈的年龄相关效应,GMM则呈轻微下降趋势。全脑范围内,女性群体的GMV指标低于男性,然而GMD指标则显著高于男性。以上结果发现表明,GMD能够作为评估大脑发育及认知发展的主要表型指标。此外,青少年期前后出现的灰质减少现象可能并非像以往研究认为的那样简单。本文作者强调,今后还需要结合组织测量学MRI研究,针对各项灰质指标的神经生物学意义进行更为深入的探讨。本文发表在The Journal of Neuroscience杂志
AAAI会议(Associationfor the Advancement of Artificial Intelligence)是人工智能领域的顶级学术会议,是中国计算机学会(CCF)推荐的A类会议。AAAI专注于推进人们对思想、智力背后机理的科学认识及其在机器中的实现。第32届AAAI会议将于2018年2月2日-7日在美国新奥尔良举行。 京东重大战略“无界零售”提出了零售基础设施智能化的要求,推荐系统作为现代电商零售基础设施的核心技术之一,在京东的各个购物入口都将发挥越来越重要的作用。在这一背景下,京东
之前做过的数据分析项目挺多的,最近有一位朋友,他们公司是一家年销售额勉强破千万的电商企业,因为之前的品牌红利期,加上成本优势、野蛮生长,今年后端成本上涨,前端销量也在下滑,想总结一下之前的数据情况,并为之后发展看看有没有哪些突破点。
这样的自我介绍还不如前段时间流行的一句话:“我叫xx,我喜欢唱跳、rap、篮球。”起码你还让面试官知道了你的特长。
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有赞是一个商家服务公司,致力于帮助每一位重视产品和服务的商家成功。随着移动互联网的流量增长红利渐渐褪去,商家获得新的流量越来越困难,帮助商家实现更有效的流量转化与长期目标的增长是有赞SaaS服务的应有之义;同时,随着有赞SaaS功能的不断完善,服务的商家不断增多,而业务场景也越来越复杂,考虑到有限的研发资源,提升产品和技术的迭代效率成为当务之急。
海盗指标法(AARRR海盗模型) 它反映了增长是系统性地贯穿于用户生命周期各个阶段的:用户拉新(Acquisition)、用户激活(Activation)、用户留存(Retention)、商业变现(Revenue)、用户推荐(Referral)
一年一度的双11,我们喜欢买买买,更乐意看到全民双11会创作怎样的销售奇迹。2019年是第11个双11,希望我们的梦想一一实现,再创销售奇迹。
机器之心报道 编辑:思 腾讯广告通过模型能力的提升助力广告主达成生意目标,同时兼顾用户体验,实现多赢局面。 模型是广告系统中的一个复杂且重要的组成部分。之所以说它很复杂,不仅在于庞大的用户量及广告场景,也在于广告这种天然的多模态数据,要求模型具有强大的拟合能力。 思考一下,如果你是一名工程师,怎样才能让你的模型理解广告的内容、主题、目标受众?对于手机、电脑等不同设备,食品、汽车等不同行业,销量、名声等不同目标,模型怎样才能理解不同的广告场景?又怎样才能从百万条广告中为受众选择合适的推送?面对流量竞争加剧的大
根据抖音官方数据,2019年1月,抖音日活跃用户超2.5亿,7月日活跃用户超3.2亿;2020年1月,日活跃用户超4亿,8月突破6亿;2022年6月达到6.8亿。
在电商大促时,为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排,都通常都需要对这次大促的GMV和订单规模做预测,避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题,导致客户流失未能成交。
来源|腾讯SaaS加速器二期项目-神策数据 ---- 数字化转型已经成为酒店在后互联网时代生存的基本条件。 对于酒店来说,用户需求的不断变化,对企业数字化转型提出了新的课题和挑战。作为世界知名酒店集团,万豪酒店明确认识到抓住数字化未来的重要性,秉承旅行使人生充盈,也让世界精彩丰富的理念,在中国旅游市场稳步复苏的背景下,积极关注并听取消费者在旅行新常态中的需求和期待,致力于为用户带来更丰富、更优质的体验。 为了进一步提升企业运行效率,全方位发挥数据的价值,驱动数据决策全面落地,万豪国际集团
脸谱网配电网地图 Facebook制作了一个模型,帮助绘制全球中压(MV)电网基础设施,即连接高压输电基础设施和为消费者服务的低压配电的配电线路。这里的数据是六个选定的非洲国家的模型输出:马拉维、尼日利亚、乌干达、刚果民主共和国、科特迪瓦和赞比亚。网格图是用一种新的方法制作的,它采用了各种公开的数据集(夜间卫星图像、道路、政治边界等)来预测现有中压电网基础设施的位置。该模型的文件和代码也是可用的,因此全球的数据科学家和规划者可以复制该模型,将模型的覆盖范围扩大到尚未有此数据的其他国家。前言 – 床长人工智能教程
GMV(成交总额)是衡量平台竞争力(市场占有率)的核心指标。一般电商平台GMV的计算公式为:GMV=销售额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额,即GMV为已付款订单和未付款订单两者之和。
摘要:典型的病例对照研究往往忽略了精神疾病患者的个体异质性,这种研究依赖于群体均值比较。在此,我们对1294例诊断为6种疾病(注意缺陷/多动障碍、自闭症谱系障碍、双相情感障碍、抑郁症、强迫症和精神分裂症)的患者和1465例匹配对照患者的灰质体积(GMV)异质性进行了全面、多尺度的表征。规范模型表明,个人对区域GMV预期的偏差是高度异质性的,在同一诊断的人群中,影响同一地区的<7%。然而,在多达56%的病例中,这些偏差嵌入在共同的功能电路和网络中。显着-腹侧注意系统与其他系统有选择性地涉及抑郁症、双相情感障碍、精神分裂症和注意缺陷/多动障碍。因此,相同诊断的病例之间的表型差异可能源于特定区域偏差的异质定位,而表型相似性可能归因于共同功能回路和网络的功能障碍。
导读 人类大脑在许多认知以及行为等方面都表现出明显的性别差异,这些差异具有可重复性,而且更为重要的是,这些差异或许可以反映不同性别间大脑内部局部组织的不同。这些差异的稳定性、起因以及产生的影响被广泛、热烈的讨论,但却没有被细致的研究过。加之最近在啮齿类动物中的一系列研究建立了性别差异在神经生理学上的理论基础:1)局部灰质体积(regional gray matter volume,regional GMV)的性别差异稳定的分布在大脑皮层以及一些经典的皮下核团;2)与社交以及生殖行为有关的神经环路在局部GMV差异分布中占据主导地位;3)性染色体的基因表达与GMV差异模式具有耦合关系。这篇发表在美国科学院院报(PNAS)题为“Integrative structural, functional, and transcriptomic analyses of sex-biased brain organization in humans”的文章,便是基于啮齿类动物中的研究基础,针对在人类大脑中该类问题的研究空白,对性别差异从脑结构、脑认知活动以及基因表达多模态多尺度做了全方位细致的探究。下面即对本文作解读。
这是一篇我关于滴滴的数据实战,之前首发在和鲸,这次投稿到凹凸数据,希望能够帮助到大家~
科学完善的数据指标体系是企业开展数字化运营管理、打造数据驱动型组织的重要支撑。透过多维度的数据指标,运营人员能够清晰了解业务现状,产品/研发人员能够高效定位系统问题,管理人员能够更加准确地做出分析决策。
背景 所有业务都会面对“为什么涨、为什么降、原因是什么?”这种简单粗暴又不易定位的业务问题。为了找出数据发生异动的原因,业务人员会通过使用多维查询、dashboard等数据产品锁定问题,再辅助人工分析
一个钢筋水泥、一个光纤鼠标,看上去风马牛不相及的房地产和互联网行业正在越来越深入地结合。移动互联网时代,随着O2O模式的风行,房地产O2O明星项目得到了爆发式增长:传统代理巨头链家的互联网平台做得风生水起,房多多、爱屋科技等互联网中介平台频频高调亮相,还有好屋中国这种与共享经济结合的全民经纪人平台声称要颠覆既有地产经纪模式…… 为什么互联网+房地产不断产生新的商业模式? 核心原因之一是房地产本身是一个黄金赛道。房地产市场的GMV总量超10万亿元,其中新房交易GMV7.2万亿,二手房交易GMV3.5万亿,预
什么是好的推荐系统?佛陀没有定义过,人类也没有定义过。但一个系统的好坏往往需要全链路的评定,贯穿于用户的整个交互过程。之所以说好的推荐系统更难定义,是因为虽然算法是核心,但是个性化推荐往往不止由算法构成,这背后需要各种技术支撑。它是算法和各种技术架构以及交互设计等等,混合在一起的产物。所以,我们很难有一个推荐系统好不好的绝对值,只能在有参照物的情况下,选取某些常见指标然后有一个相对的评价,没有统一标准,但人人心中都会有一杆秤。
导读:数据分析究竟是什么?需要掌握哪些技能?如何进行数据分析?本文是对于数据分析的实践与总结。
花名:越祈 部门:算法中心搜索策略组 入职时间:2017/06/01 主要从事蘑菇街推荐算法相关研发工作 引言 蘑菇街是一家社会化导购电商平台,推荐一直是其非常重要的流量入口。在电商平台中,推荐的场景覆盖到用户浏览行为和交易的各个环节,如搜相似、商品详情页、购物车、订单和支付等。传统的itemCF、关联规则、simirank、swing等推荐相似召回技术也广泛应用于推荐各个场景中。在电商场景,计算商品和商品、用户和商品之间的相似性是一个非常重要的课题,但是受限大部分数据是稀疏,传统的关联规则,simiran
可以说,2013年是中国电商SaaS赛道崛起的元年:在巨头混战、群雄割据的风口下,一众草莽揭竿而起。
在过去的几年里,伴随着智能手机的迅速普及和推广,人们对过度使用智能手机的潜在不利影响越来越感到担忧,特别是对身心健康的潜在不利影响。最近,“智能手机成瘾”(SPA,smartphone addiction)一词被引入,用来描述与智能手机相关的成瘾行为及其相关的身体和心理障碍。
导读:随着业务的进一步发展,秉承“人人用数据,时时用数据”的愿景,如何让运营、产品自主探索分析数据,并发现业务问题成为众多公司迫切需要解决的问题。本文将分享笔者搭建自助取数工作的实践。
很多同学抱怨:“做数据分析时没思路!” 实际上,有很多原因都会导致这个结果。今天系统盘点一下。
临近年底,企业都要做2020年预算,这个任务往往和数据预测业绩指标有关,于是很多同学留言想看:2020指标预测该怎么做?今天它来了。
当第一次在Shopify上推出自己的电子商务网站时,大多数电子商务卖家都会带着对产品价格、运输策略、本地企业和类似Shopify商店的评论的研究。然而,你真正的竞争可能比你想象的要大得多。
使用机器学习来提升商品总销量(GMV),在算法开发时,使用的是离线的数据集及评价指标,在算法上线后,通过实时数据进行评估。
几乎所有的运营工作都是围绕着“拉新”、“留存”、“促活”、“转化”4个环节来开展的。
主程序是 asset-allocation.mlx, 这是 Maltab 里面的 Live Script 的格式 (如下图),类似于 Python 的 Jupiter Notebook。( Matlab 2015 之后的版本才能用)
大家好,好久不见!前段时间工作太忙,所以暂停了一段时间更新公众号。感谢大家一直以来的支持与陪伴,接下来我会继续不定期更新干货内容来回馈大家!本期内容我想重点给大家讲一讲在数据分析工作中非常常见的模块——如何快速搭建数据指标体系,希望对大家有所帮助!
近日,中国连锁经营协会(CCFA)与腾讯共同推出《中国零售业公私域运营手册暨实施指引》,帮助零售企业更好地理解公私域及联动的经营方式,同时也为实体零售企业搭建全域运营框架和体系,构建公私域联动的全域生意增长,提供切实有效的指导。
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