China Dataset

总的来说对复杂系统的提效还是挺多的只是前期要把所需文档准备好尤其是企业知识库这块操作手册公司文档可以说是最重要的东西系统的操作手册搭建也是需要很长一段时间沉淀下来。t辅助功能则需要不断的沉淀系统的标准化场景尽量给提供足够多的样本进行学习生成的内容会更加符合需求。 以上是一些个人总结各位看官有疑问可以随时提出一起讨论。优惠券发券是一个精准营销的过程使用t模型计算用户的增益或者利润帮我们实现增量价值最大化避免盲目发放优惠券。 作为运营向用户定向发优惠券是不是经常面临这么两个困惑 困惑一大规模发券营销成本很高使用率很低困惑二优惠券使用率很高优惠券带来增量业绩很小低导致这种情形往往是把券发给了那些活跃用户这些用户即使不发券也会大概率下单。



我们通过实际案例来 英国电话号码清单 探讨 一下如何解决这万用户我们只有万条短信预算如何圈选这万人做到利润最大化？ 解决思路 确定召回利益点券假如发放满减券 随机选实验组和对照组各用户实验组发券对照组不发券 在一个转化周期内回收结果标记使用和未使用 搭建t差分模型分别用实验组和对照组搭建回归二分类响应模型 待营销用户输入模型计算t按t降序圈选剩余万用户发券 对比模型定向用户使用增益值证明精准营销价值 一首先我们来介绍一下t模型原理增益实验t是一种用于估计个体干预增量tmtT的模型即干预动作ttmt对用户响应行为产生的效果。



t增益实验的基本思想是通过建立一个预测模型来估计每个用户在干预和不干预的情况下的响应概率然后计算两者的差值即增益值。 用户运营如何通过搭建t模型精准发券 原理逻辑很简单粗白的说就是预测用户在干预返券和不干预发券两种情形下的回购率差值就是干预的增益值这么操作可以剔除那些即使不发券也会回流的用户。 其次运营同学能不能搭建出这类的预测模型呢？ 什么样的人适合做端产品经理？ 要想成为优秀的端产品经理懂业务和懂产品是两个很重要的标准。端赛道非常细分产品迭代和推广的速度也很慢这就产生了大量工作机会 查看详情 > 很多企业存在的问题是一群工程师埋头研究这些所谓大数据模型而恰恰这群人是脱离业务的预测模型的精髓是用户特征工程是否能够有效代表用户的意愿工程师们能想到的用户特征无非是用户浏览行为比如打开次数浏览时长浏览页面数；用户购买行为比如加购收藏购买消费频次消费间隔时间等而这些特征能够有效预测一个用户的购买行为吗？显然不能。