精华内容
下载资源
问答
  • 移动定向营销是一款基于规则引擎面向移动应用做流量精准运营的数据服务,能帮助使用者灵活划分用户群体、细分用户流量。 移动定向营销原理 它是一种定向、人为可控、可解释,并且不完全依赖于用户历史...
    移动定向营销是一款基于规则引擎面向移动应用做流量精准运营的数据服务,能帮助使用者灵活划分用户群体、细分用户流量。

    8d1742e30949c8b6e32695d87843652d1c897765
    移动定向营销原理

    它是一种定向的、人为可控的、可解释的,并且不完全依赖于用户历史行为、不受投放内容约束、面向用户的个性化服务方式。

    通过精准定向用户群体,对不同用户群体提供针对性服务,帮助使用者更加灵活及高效的做生意、做品牌,尤其适用于对不同用户有不同运营能力的个体或企业开发者。

    数加的移动定向营销拥有以下优点:

    02aa67bea4dff75027e48d4df0bc22db3b4929b7
    1. 无需担心数据基础,定向营销服务提供数据采集SDK,从零开始做精准投放;
    2. 一站式服务:包括用户数据采集、用户数据加工、精准定向圈人、精准定向投放的一站式服务;
    3. 快捷的接入方式:30分钟集成SDK+5分钟精准圈人投放+30分钟替换通投API;
    4. 若使用者有强大的数据基础,定向营销服务提供开放的用户标签数据体系,自定义用户标签用于精准投放;
    5. 支持实时数据(如LBS位置)做精准营销,把握当前时机、在正确的时间,服务合适的人群。

    数加移动定向营销在应用上不局限于任何行业,可用于电商、导购、O2O、旅游、社交、图书、音视频媒体、游戏、教育等各行各业。而可以适用的场景有:日常运营活动营销、大型活动、商品营销、商品广告、优惠券发放、定向消息、移动端通知推送等。

    如此“万能”,那搭建这样的一个系统是否很复杂?实际上很easy,一张图就可以清晰呈现出快速搭建步骤:

    07b9d851ce3f4be9787c6617c03857a9139094c4

    相关链接:

    移动营销官网:点此进入 

    展开全文
  • 市场营销是每一个企业都要面对课题,营销的手段和可以依赖的工具有很多,在当前互联网时代中,大数据分析是企业在进行市场营销时必然会采用工具之一,它能够海量的数据进行精准分析,从而让营销效果达到了...

    市场营销是每一个企业都要面对的课题,营销的手段和可以依赖的工具有很多,在当前的互联网时代中,大数据分析是企业在进行市场营销时必然会采用的工具之一,它能够对海量的数据进行精准的分析,从而让营销效果达到了有效的提升,下面让我们来看看吧。

     

    企业的营销一个方面是在现实世界中,而另一个就是网络环境中,个性化营销是当前营销的主要趋势,从流量购买转向了人群购买,一些具有数据深度挖掘能力的公司往往能够在个性化的营销中取得更大的成功。

     

    可以说一个企业利用数据分析的能力,往往在一定程度上决定了它在竞争时代的地位,越来越多的企业希望能够拥有海量的数据,拥有庞大的数据规模,希望数据具有比较大的活性,再有就是能够充分的解读数据的深度内涵等等,从某种程度上来看,对数据的运用能力构成了公司的核心竞争力。

     

    尤其是移动互联网和社交网络的发展,将大数据分析进入一个全新的阶段中,在这样的社交网络中产生了海量的用户,以及实时的动态化的数据和完整的数据,关键是在社交网络上记录中用户群体的需求和取向等,如果企业能够充分的挖掘这一部分的数据,就能够对自己的用户需求更为精准的把握。

     

    当然,社交网络和社交平台本身也可以从这些数据中获得一定的利润,那就是从这些数据中分析出用户的需求之后,就可以将这些数据推给一些需求的品牌商们或者是营销公司们,后者可以利用数据进行针对性的营销,这是一种双赢的效果。

     

    互联网营销在大数据分析的基础上,可以让分析实现个性化过渡,通过大数据分析,广告商们可以知道在什么样的时间中推出自己的产品和服务是合适,以及谁才是自己的产品和服务的真正有潜力的用户,再有就是通过对用户的数据的分析可以知道什么样的内容对于用户来说才是最需要的,从而让营销的效果有效的提升。

     

    ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

    了解更多商业智能行业资讯,BI解决方案以及商业智能软件下载请访问FineBI商业智能官网www.finebi.com

     

    转载于:https://my.oschina.net/u/2245039/blog/503961

    展开全文
  • 快速准确的得到各种营销数据就显得格外重要,这就对数据的时效性提出了极大要求,且随着业务的不断发展,活动不断变换,运营人员就需要不断地给开发提交不同的埋点需求。如果依赖传统的硬编码埋点,效率和敏捷性会大...

    对于电商来说,销售额就是生命线,业务运营人员需要实时关注订单量,交易额,支付转化率等,并从各种维度对比分析,无论增幅或降幅,都需要马上找到原因,落地运营手段进行干预。快速准确的得到各种营销数据就显得格外重要,这就对数据的时效性提出了极大要求,且随着业务的不断发展,活动不断变换,运营人员就需要不断地给开发提交不同的埋点需求。如果依赖传统的硬编码埋点,效率和敏捷性会大打折扣,导致错过最佳营销时间点。

    在这里插入图片描述

    有没有一种工具不需要编码就可以动态实现事件的灵活埋点呢?

    用华为动态标签管理器(DTM)的可视化埋点方式无疑是很好的解决办法,它的无代码灵活动态数据标签能力可以让非技术人员直接参与事件埋点中,省去部门之间的沟通成本,不需要技术开发人员即可实现营销数据随需跟踪。不仅如此,运营人员可以及时、快速了解各类数据,根据得到的数据从而采用相应的运营方案,更好地提高应用的价值。

    在这里插入图片描述

    只需拿出手机对着DTM云侧Portal上可视化埋点二维码扫一扫,即可将当前APP手机页面投射到DTM云侧Portal端,示例如下。

    Step 1: 可视化创建埋点。

    在这里插入图片描述

    假设在商品详情界面点击购物车按钮,产生一个加入购物车事件。用户可以配置当前加入购物车的商品属性,比如颜色,版本,容量等。

    Step2: 配置所需上报平台及事件的参数。

    在这里插入图片描述

    Step3: 生成版本并发布,DTM就会下发配置包。

    在这里插入图片描述

    Step4: 可以通过“应用调试”查看事件是否上报正确。

    在这里插入图片描述

    点击“查看详情”,可以查看该事件上报的参数信息是否正确。

    在这里插入图片描述

    按照以上埋点方式逐个完成如下电商行业相关事件及事件参数的可视化埋点。例如如下事件。

    在这里插入图片描述

    以上事件埋点好后, 那用户在应用内的行为就会上报,运营人员可以登录分析平台查看各种报告,以应用上报到华为分析,由华为分析展示的分析报告为例。DTM可以支持同时上报到15+平台,例如华为分析,华为广告,AppsFlyer,Adjust,Google Analytics(Firebase),Google Ads 营销,Facebook分析等主流分析系统。

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    某电商APP使用DTM进行埋点,并将埋点事件数据上报到华为分析平台,大大缩减了埋点周期,本来需要3人,4天完成的工作, 使用DTM只需半天即可。

    从上我们可以看到,上述这种复杂的埋点需求,仅通过DTM配置即可实现,非技术人员经过简单的培训后,也可以参与到代码的维护工作中。可见DTM提供了非常灵活、可以适配多种不同场景和要求的埋点方案,使用DTM一系列的预置标签,可以在几分钟之内完成几天甚至几周的任务。如此强大的多场景覆盖能力和人性化的设定,将使得DTM成为了一款备受青睐的优秀工具。


    原文链接:https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topic/0201417175202460493?fid=18

    原作者:Gwen-Z

    展开全文
  • 1)道德身份内在化和符号化相互依赖的自我建构CRM产品购买意愿直接影响产生了积极调节作用。 然而,在共情中介作用下,来自道德认同内在化和象征化“低/低”和“高/高”群体分别产生了积极和消极...
  • 窃电漏电用户的发现 背景 在研究这个项目之前我也在想,为什么这种领域需要数据挖掘?... 的依赖太高,容错率低 。 营销稽查人员、用电检查人员利用计量异常报警功能和电能量数据查...

    窃电漏电用户的发现

    • 背景

      • 在研究这个项目之前我也在想,为什么这种领域需要数据挖掘?其实你若愿意去发现,你会发现,数据挖掘无处不在。
      • 为什么选择数据分析与挖掘技术?原因当然是之前处理方式的不合理。

        方式 不合理之处
        定期巡检、定期检查电表、用户举报 对人的依赖太高,容错率低 。
        营销稽查人员、用电检查人员利用计量异常报警功能和电能量数据查询功能开展在线监控,采集异常信息,建立数据分析模型 由于终端误报,存在数据可靠性问题。
      • 目前存在的分析模型,各输入指标权重是由人定的,这是含有主观臆断的,存在明显缺陷,实施效果不尽如人意。
      • 目前的自动化系统可以采集相关信息,通过这些信息提取漏电用户的特征,构建识别模型,就能做到自动检查。
    • 分析过程和方法

      • 数据获取
        • 数据集已给出,很多时候分析人员拿到的不是数据集信息而是需要处理的原始数据如多个文档、多个图片,处理方法各不相同。
      • 数据探索
        • 分布分析(主要目的是筛选分析对象类别)
        • 周期性分析(查看正常用户和非正常用户数据周期变化比对)
      • 数据预处理
        • 过滤不可能窃电用户,剔除之
        • 过滤特殊时间点数据(节假日,数据不合理是正常的)
        • 缺失值处理,使用拉格朗日插值法插值(注意,这里直接删除会造成周期性分析不合理)
      • 数据挖掘建模
        • 典型的给出特征和分类标签,对新的数据特征进行分类(打标签)
        • 使用LM神经网络和CART决策树进行模型搭建
      • 后续处理
        • 根据用户数据实时分析用户特征,也就是模型的实际使用。
    • 补充说明
      • 使用两种建模方式(LM神经网络和CART决策树)
      • 本案例数据集已经相当合理,主要工作就是建模,不多赘述
      • 参考书《Python数据分析与挖掘实战》
    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    使用决策树建模数据预估
    """
    import matplotlib.pyplot as plt
    import pandas as pd
    from random import shuffle
    import pydotplus
    from sklearn.externals.six import StringIO
    from sklearn import tree
    from sklearn import metrics
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    
    feathersName = None
    
    
    def getDataSet(fileName):
        data = pd.read_excel(fileName)
        global feathersName
        # 提取特征名
        feathersName = data.columns[:3].values
        data = data.values
        # 随机打乱
        shuffle(data)
        # 设置训练集数据量为总数据的80%
        rawData = data[:, :3]
        rawLabel = data[:, 3]
        trainData, testData, trainLabel, testLabel = train_test_split(rawData, rawLabel, test_size=0.2)
        return trainData, testData, trainLabel, testLabel
    
    
    def modeling(trainData, trainLabel, testData, testLabel):
        # 构建CART决策树模型
        clf = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=5)
        clf.fit(trainData, trainLabel)
    
        # 本地落地模型
        from sklearn.externals import joblib
        joblib.dump(clf, 'tree.pkl')
    
        # 可视化决策树
        plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
        plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
        dot_data = StringIO()
        tree.export_graphviz(clf, out_file=dot_data, feature_names=feathersName, class_names=str(clf.classes_),
                             filled=True, rounded=True, special_characters=True)
        graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())
        graph.write_pdf("tree.pdf")
    
        # 利用模型回判测试集,输出预测结果混淆矩阵
        cm = metrics.confusion_matrix(trainLabel, clf.predict(trainData))
        print(cm)
    
        # 利用模型预测测试集,输出ROC曲线
        from sklearn.metrics import roc_curve
        fpr, tpr, thresholds = roc_curve(testLabel, clf.predict_proba(testData)[:, 1], pos_label=1)
        plt.plot(fpr, tpr, linewidth=2, label='ROC of CART', color='green')
        plt.title("CART决策树分类结果")
        plt.xlabel('False Positive Rate')
        plt.ylabel('True Positive Rate')
        plt.ylim(0, 1.05)
        plt.xlim(0, 1.05)
        plt.legend(loc=4)
        plt.show()
    
    
    if __name__ == '__main__':
        a, b, c, d = getDataSet('./data/model.xls')
        modeling(a, c, b, d)

     

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    使用LM神经网络进行建模分析
    """
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    from random import shuffle
    from keras.models import Sequential
    from keras.layers.core import Dense, Activation
    from cm_plot import *
    from sklearn.metrics import roc_curve
    from sklearn.metrics import confusion_matrix
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    
    def getDataSet(fileName):
        data = pd.read_excel(fileName)
        data = data.values
        # 随机打乱
        shuffle(data)
        rawData = data[:, :3]
        rawLabel = data[:, 3]
        trainData, testData, trainLabel, testLabel = train_test_split(rawData, rawLabel, test_size=0.2)
    
        def modeling(trainData, trainLabel, testData, testLabel):
            '''
            构建LM神经网络
            :return:
            '''
            netFile = 'net.model'
            net = Sequential()
            # 添加输入层(3结点)到隐藏层(10结点)的连接
            net.add(Dense(input_dim=3, units=10))
            # 隐藏层使用relu激活函数
            net.add(Activation('relu'))
            # 添加隐藏层(10结点)到输出层(1结点)的连接
            net.add(Dense(input_dim=10, units=1))
            # 输出层使用sigmoid激活函数
            net.add(Activation('sigmoid'))
            net.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')
            # 循环1000次训练模型
            net.fit(trainData, trainLabel, epochs=1000, batch_size=1)
    
            # 本地化模型
            net.save_weights(netFile)
    
            # 训练集数据回判
            # keras用predict给出预测概率,predict_classes才是给出预测类别,而且两者的预测结果都是n*1维数组,而不是通常的1*n
            rst = net.predict_classes(trainData).reshape(len(trainData))
            # 输出混淆矩阵
            cm = confusion_matrix(trainLabel, rst)
            print('训练集混淆矩阵', cm)
    
            # 测试集预测
            rst_test = net.predict_classes(testData).reshape(len(testData))
            cm2 = confusion_matrix(testLabel, rst_test)
            print('测试集混淆矩阵', cm2)
            rst2 = net.predict(testData).reshape(len(testData))
            fpr, tpr, thresholds = roc_curve(testLabel, rst2, pos_label=1)
            #
            plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
            plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
            plt.plot(fpr, tpr, linewidth=2, label='ROC of LM')
            plt.title("LM神经网络分类结果")
            plt.xlabel('False Positive Rate')
            plt.ylabel('True Positive Rate')
            plt.ylim(0, 1.05)
            plt.xlim(0, 1.05)
            plt.legend(loc=4)
            plt.show()
    
        modeling(trainData, trainLabel, testData, testLabel)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        getDataSet('./data/model.xls')
    

    具体数据集和代码可以看我的github

     

    展开全文
  • 摘 要:传统 BP 神经网络存在着网络结构参数确定过于依赖经验、易于陷入局部解等缺陷,为了改进 BP 神经网络模型的应用缺陷...实验结果表明将该模型用于金融产品营销数据的仿真计算,可以更精确地预测未来营销结果。
  • 当大数据日渐成为分析用户需求的依赖时,马丁·林斯特龙却提出了相反的看法,他认为当营销涉及到人的习惯时,大数据通常并不准确,反而是能体现人的信仰、兴趣、习惯、情绪等内容的信息更具说服力。数据的魅力,挖掘...
  • 电子商务企业在与客户接触时,采用亦多是网络手段,这也决定了商家客户管理以及保持不能再依靠传统人际营销,而是更加依赖客户消费习惯以及个人偏好把握,而使得商家能够做出准确判断
  • 数据库营销

    2012-12-05 16:36:56
    或者,数据库营销就是以与顾客建立一互动沟通关系为目标,并依赖庞大顾客信息库进行长期促销活动一种全新销售手段。是一套内容涵盖现有顾客和潜在顾客,可以随时更新动态数据库管理系统。数据库营销的...
  • 一、前言”精准营销”现在已经被大家熟知,并且成为各公司非常看重和依赖的营销模式,那么怎么才能在海量的数据里面精准找出人群去进行投放,相信每个公司都有一套不同实现。苏宁易购作为一家大型智慧零售企业,...
  • 全球著名营销专家怎么评价这本书

    千次阅读 2009-10-15 08:43:00
    本书评论(第2版)“Bill Hunt和Mike Moran在其搜索营销行业圣经——《搜索引擎营销最新版中,加入了多媒体优化、改进站内搜索等方面富有启发性内容...要这个非常复杂、技术导向以及依赖数据分析
  • 京东618-智慧营销

    2018-04-13 09:44:30
    智慧营销的主要实现依赖大数据,也依赖对现有数据的合理利用和基础系统支持,在技术上给人最新的感觉就是营销依赖系统多,需要各种场景和用户行为建模,获取需要的目标群体。 优惠券,多种促销手段 智能广告 ...
  • 怒蛙网络内容营销

    2018-12-04 15:23:34
    内容营销是高层次的网络营销,不同于硬广告展示渠道的依赖,也不依赖于信息广泛发布。内容营销注重创意文字、图片、视频、音频等的创作上,通过优质内容营销影响媒体和受众主动传播、二次传播。怒蛙网络根据品牌...
  • 数据恢复及数据备份行业SEO技巧 数据恢复及数据备份是一个新兴又快速发展行业,该行业网络依赖性较大,数据恢复部分潜在客户在遇到电脑故障时,一般都会选择上网去搜索相关故障或是故障描述是找解决方法,...
  • 不要被“大数据”仨字儿给唬住了~落地一点,其实可以理解为企业利用数据驱动增长的方式~定义为“数字化营销”可能更为贴切,过去也会用数据,基于数据迭代产品、制定规划,只是现在数据的依赖性更高了,数据获取和...
  • 加强营销数据的采集与管理,并进行合理、正确、有效的实时性分析,有助于服装品牌和店铺逐渐克服经验营销导致的局限性或经验营销者的过度依赖性,形成科学营销的新理念,提升品牌和店铺的市场认识能力、市场管理...
  • 数据分析方法论和方法

    千次阅读 2016-09-05 22:37:41
    方法论指导方法,思考方法...立足市场分析,理解高价值用户感知,全面开展营销创新,满足高价值用户核心需求,增强用户公司业务的依赖和忠诚 产品,针对用户的需求开发和推荐,满足用户关键利益 价格,理解用户价格
  • 传统零售的数据分析侧重商品分析,而电商则侧更重于用户和流量分析。电商的数据分析非常重要,不仅可以找出企业问题,也可以根据不同的数据反馈来指导企业网站建设,做出更好电商平台。根据电商业务...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 6
收藏数 119
精华内容 47
关键字:

营销对数据的依赖