Shopify Boost主题通过将店内的购物体验搬到网上来推动销售。多种布局、创造性地使用空间、促销图像链接和价格标签风格的标签,使顾客参与其中,并在你的商店中移动,直到他们准备购买。适合宠物用品、玩具和游戏、服装、体育和娱乐、珠宝和饰品、书籍、音乐和视频、艺术和工艺品、婴儿和儿童
随着互联网技术的飞速发展,网络安全和性能优化已成为各行各业关注的焦点。EdgeOne,作为一种先进的技术解决方案,正在游戏、视频、电商零售、金融等多个领域发挥着重要作用。本文将深入探讨EdgeOne在这些领域的应用场景,并分析其在解决安全问题、完成防护等方面的实践效果。
经过上一章的讨论相信你已经被猿人工厂君恶补了一波促销的业务知识。促销是一个高风险的系统,因为一个电商网站的销售手段更多是以促销的形式进行的。所谓高风险,业务上就很高,错误的促销设置会带来巨额的亏损。今天,我们一起来聊一聊促销的促销系统的思考和设计。
以笔者比较了解的加点、3C产品厂商为例,企业在信息化建设过程中会选择做内部数据分析,例如销售、生产、库存等,这对企业了解自身整体运营情况非常有用,但是这些信息对把握市场动态、了解客户需求来说作用十分有限,而对外部数据的分析工作可以帮我们很好的弥补这些不足。
2019年“618大促”告一段落。作为上半年规模最大的促销活动,各大电商平台给出了最大的优惠力度,成绩也都再创新高。
在互联网时代,推荐系统无处不在。不仅可以向用户推荐实体商品,还可以推荐电影、歌曲、新闻报道、酒店旅行等,为用户提供量身定制的选择。这些系统中有许多都涉及了协同过滤——根据其他相似用户的偏好向用户推荐 item。推荐系统的背后还用到了包括矩阵分解、邻域方法以及各种混合方法。
近年来,越来越多的深度造假(deepfake)攻击正在显著重塑组织、金融机构、名人、政治人物甚至普通人的威胁格局。与此同时,deepfake的使用也将商业电子邮件泄露(BEC)和身份验证绕过等攻击提升到了新的水平。
这还只是一个苗头,底部另有彩蛋 双十一临近,小编先自爆早几年前还是剁手一族时候的一个小故事,虽然现在跟剁手一族也没什么多大的区别。 年少时,课程比较少,与几个室友,看到优惠就点击,看到促销就抢购,遇到双十一还找人代替抢购,只需花10-20元不等就可以请专业刷单代抢成功抢到价值上百元的东西,不到五分之一的价格,很是划算(当然随着这个行业的壮大,也有被骗的时候:)) 由几百到几百万 那个时候不懂商家的业务安全,不知电商行业老板、O2O行业老板、P2P行业老板、游戏行业老板、支付行业老板们的苦水,天真的以为既然是
超市管理员维护超市区域、超市货架、商品类型、商品档案数据,消费者查询超市区域、超市货架、商品类型、商品档案数据。
根据这些典型的个性化服务案例,我们可以看出个性化服务是依据客户属性、行为等特征,来识别目标客户,进而向客户提供、推荐相关的个性化信息、服务,以满足客户的需求。从整体上说,个性化服务打破了传统的被动服务模式,能够充分利用客户自身的资源,主动开展以满足客户个性化需求为目的的全方位服务。
今年环境不好,很多企业都提出了降本增效的口号。可作为数据分析,该如何实现降本增效?今天系统讲解下。
本篇参考:https://documentation.b2c.commercecloud.salesforce.com/DOC1/index.jsp?topic=%2Fcom.demandware.d
导读:今天这篇文章是「大数据」内容合伙人JaneK关于《Python数据分析与数据化运营》的一篇读书笔记。在大数据公众号后台对话框回复合伙人,免费读书、与50万「大数据」同行分享你的洞见。
当一个商品参加多个促销形式的活动会有什么样的互斥校验?哪些是可以同时参加,哪些是不能同时参加?
用户分析是很多人挂在嘴边的东西。然而一做起来,经常被做得七零八落。很多新手一听”用户分析”,就跟条件反射一样开始:“性别、年龄、地域、活跃、留存、流失、转化、RFM……”数据摆了一大堆却没有什么结论。
二、商机不足,应该怎么办? 上节我们说到,如果商机不足,应该怎么办? 上世纪90年代有一句话“不找市长找市场”,我们这里套用一下也是找市场,有高人总结市场和销售关系,很经典“没有市场的销售会累死,没有
对于一个电商来讲,购物车是整个购买流程最重要的一步。因为电商发展到今天购物车不仅仅只是为了完成打包下单的功能;也是收藏、对比、促销提醒、相关推荐的重要展示窗口。如此多的能力我们该如何设计保证购物车的高性能、以及良好的扩展能力来满足未来的发展呢?
随着商城业务渠道不断扩展,促销玩法不断增多,原商城v2.0架构已经无法满足不断增加的活动玩法,需要进行促销系统的独立建设,与商城解耦,提供纯粹的商城营销活动玩法支撑能力。
在零售行业中,会员价值体现在持续不断地为零售运营商带来稳定的销售额和利润,同时也为零售运营商策略的制定提供数据支持。零售行业会采取各种不同方法来吸引更多的人成为会员,并且尽可能提高会员的忠诚度。当前电商的发展使商场会员不断流失,给零售运营商带来了严重损失。此时,运营商需要有针对性地实施营销策略来加强与会员的良好关系。比如,商家针对会员采取一系列的促销活动,以此来维系会员的忠诚度。有人认为对老会员的维系成本太高,事实上,发展新会员的资金投入远比采取一定措施来维系现有会员要高。完善会员画像描绘,加强对现有会员的精细化管理,定期向其推送产品和服务,与会员建立稳定的关系是实体零售行业得以更好发展的有效途径。
据调查显示,当下消费者对于大部分广告的记忆时长仅有9秒,这是消费者面对高度轰炸的碎片化营销信息所产生的免疫反应,因此企业即使拥有制作精良的营销内容,无法落实差异化、个性化的推送机制也是枉然。
最近几天,电商圈出了一件大事情,拼多多再次吸引了大家的眼球。2019年1月20日,拼多多出现了数额巨大的羊毛Bug,起因在于一张无门槛的优惠券,券面价值100元,可以全场通用(特殊商品除外),有效期一年。如果仅仅从业务角度分析,定义这样的优惠券自身并没有任何问题。当然,也有人说像这样的无门槛券本身就不该用于花费充值、Q币充值等几乎等于现金业务的商品,这是从促销层面去考虑的问题。还有人提到风控问题,为何等到损失达200亿(事后拼多多说明这些优惠券涉及到千万)才发现问题?更有人质疑这是一次别出心裁的炒作。
一年一度的618又拉开帷幕,五花八门的促销活动却让人应接不暇,不少人还遭遇“诚意不足,套路有余”的糟心事。
这是精心整理的商品数据化运营应用场景和分析工具模型了。商品运营是很多公司的核心工作,也就是说,如何把产品快速高效地卖出去。数据始终贯穿其中,从销售预测到库存管理、从商品结构优化到动销管理、从捆绑销售到关联组合。
某天准备出远门时,想到没有充电宝,就打开京东或天猫超市,选择一个心仪的充电宝,“哎哟,居然还有一个10元的优惠券”,下单付款,下午快递员敲门,充电宝就到家了。
在我们做PPC竞价排名的时候,偶尔会遇到这样一种情况,那就是目标着陆页,出现较高的跳出率,但我们非常明确PPC可是真金白银,花钱投放出来的广告,理论上,所带来的流量,应该是特别精准的,并且有一定的页面停留时间与站内询盘。
有位卖煎饼的大妈,与顾客争执时说了一句:“我月入 3 万,怎么会少你一个鸡蛋?!”
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。
我们访问网站的时候,基本都是通过域名云访问的网站。域名什么意思呢?域名在网站中所起到的作用又是怎样的呢?其实我们访问网站的时候,都是通过ip地址访问的,只是因为域名解析的原因,将域名解析成了机器可以识别的ip地址就可以了,而这个过程是通过机器自动来完成的。
优惠券的使用非常广泛,从线下门店到线上电商,尤其是电商、O2O等行业经常使用到优惠券。后来,由于优惠券的滥用,优惠券营销已变成不少商户的鸡肋功能:发券没人领,领券没人用,用券不积极等。优惠券的功效大不如前。甚至某些商户已经不愿意再用优惠券这种营销方式了。如何让商家发出的优惠券激发用户的兴趣呢?本篇文章的重点就是跟大家分享一下如何借助小程序提高优惠券的使用率。
一项研究表明,在演讲或讲座总,听众在48小时后很有可能会忘记90%的内容,他们记住的信息特别少,而且这些信息通常是一些随机的信息,并非是演讲者希望听众记住的信息(Ebbinghaus, 1885)。
挖掘复杂的数据类型 数据挖掘的其他方法 数据挖掘应用 金融数据分析的数据挖掘 为多维数据分析和数据挖掘设计和构造数据仓库 贷款偿还预测和顾客信用正则分析 针对定向促销的顾客分类与聚类 洗黑钱和其他金融
解决问题的核心在于拆解,即将整个问题分解成若干单元,逐一突破。不会解决问题是因为不会拆分问题的结构、无法厘清问题的种类,也没有将帮助思考的辅助工具用到极致
代理IP的应用场景非常广泛,可以在不同领域提供许多有用的功能。以下是关于代理IP应用场景的详细扩充,包括每个场景的优势和应用建议,以及在使用代理IP时可能遇到的问题和应对方法。
上一篇《一文看懂:搭建活动分析体系》分享以后,有小伙伴问:那做活动分析,是不是也有模型呢?答:不但有,而且很多。而且互联网大厂尤其热衷于创造新模型,以至于每年都有新词冒出来,诸如:AIPL、FAST、GROW、RISE、5A……等等,看得人头晕目眩。今天就跟大家简单聊聊这些营销模型背后的底层逻辑。
在本文中,在数据科学学习之旅中,我经常处理日常工作中的时间序列数据集,并据此做出预测
某电子商务公司拟升级其会员与促销管理系统,向用户提供个性化服务,提高用户的粘性。在项目立项之初,公司领导层一致认为本次升级的主要目标是提升会员管理方式的灵活性,由于当前用户规模不大,业务也相对简单,系统性能方面不做过多考虑,新系统除了保持现有的四级固定会员制度外,还需要根据用户的消费金额、偏好、重复性等相关特征动态调整商品的折扣力度,并支持在特定的活动周期内主动筛选与活动主题高度相关的用户集合,提供个性化的打折促销活动。
定义一系列算法,将每个算法封装到具有公共接口的一系列策略类中,从而使它们可以相互替换,并让算法可以在不影响到客户端的情况下发生变化。
策略模式是对算法的包装,把使用算法的责任和算法本身分隔开,委派给不同的对象管理。策略模式通常把一系列的算法包装到一系列的策略类里面,作为一个抽象策略类的子类。
最近我们被客户要求撰写关于销售量时间序列建模预测的研究报告,包括一些图形和统计输出。
广大程序员们为了能更快速积极地响应与处理开发测试的需要,一定绞尽脑汁了吧。面对需求,必须安排!
作者:Amber Li 审校:吴昊 本文长度为3002字,预估阅读时间10分钟。 摘要:本文作者 Andrew Choco将示范结合电邮和社交媒体网络广告实现多渠道营销的几种方法。 大部分人将电子邮件营销和社交媒体网络广告视为两个独立的主体,坦白说,我以前也这样认为。然而,我发现结合几个不同的营销渠道来进行整合且一致的营销活动,往往能带来非常不错的效果。 之前在Directive Consulting的案例中我们尝试过结合SEO和PPC的营销技巧;但在本文,我将会示范结合电邮和社交媒体网络广告来实现多渠
8月1日启动,8月11日结束的“小度8.8购物节-AI领养季”正在如火如荼地开展中,百度这次可谓下足了血本:原价249元的小度智能音箱回归到尝鲜价89元。
为客户提供价值 = 增加获取、保留和宣传,并为业务提供价值 = 更高的利润和更高的盈利能力。
通过数据分析可以知道商业模式是否可行,评判那种推广渠道效率最高,能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题,能评估改进效果。 有哪些数据? 线上平台的数据来源有网站统计工具、ERP系统、客服回访问卷投诉等。 线上数据主要包含:访问量(IP UV PV)、平均浏览时长(浏览量)、新UV比例、跳出率、转化率(注册、订单、支付)、流量来源(搜索、直接、连接、地区、推广)、网页打开时间、网站热点、搜索分析等。 ERP数据主要包含:订单量、客单价、毛利率、二次购买率、忠实顾客转化率、顾客流失率、动销率、缺货率、商品
通过数据分析可以知道商业模式是否可行,评判那种推广渠道效率最高,能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题,能评估改进效果。 有哪些数据? 线上平台的数据来源有网站统计工具、ERP系统、客服回访问卷投诉等。 线上数据主要包含:访问量(IP UV PV)、平均浏览时长(浏览量)、新UV比例、跳出率、转化率(注册、订单、支付)、流量来源(搜索、直接、连接、地区、推广)、网页打开时间、网站热点、搜索分析等。 ERP数据主要包含:订单量、客单价、毛利率、二次购买率、忠实顾客转化率、顾客流失率、动销率
随着信息科技的进步,数据的收集变得十分便利。各式各样(手机、信用卡、浏览网页及部落格等)的信息,从不同的数据源,涌入我们预先设计好的数据仓储。这些信息透过数据挖掘的技术组合在一起,就可快速地勾勒出每个人对生活的品味、特征,并进一步影响我们的生活。 未来数据化世界的一个场景 下面显示未来数据化世界的一个场景。 客服:「xx披萨店您好!请问有什么需要我为您服务?」 顾客:「妳好,我想要………」 客服:「先生,请先告诉我您的会员卡号码!」 顾客:「我的会员卡号码是xxxxxxxx」 客服:「林先生您好,您是住在
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这次我们走访了10家电商,今年618的安全考验7家欢喜3家愁。 为什么而愁? 一些电商早早地就接入防刷,做好了准备,但实战来临时防护效果欠佳。一是高估了自研能力,二是对于刚起步的电商“新选手”,安全能力布局和对抗经验不够。618大促结束后用户开始抱怨没有抢到优惠券,企业管理者也感慨营销资金打了水漂。 那么要打赢这场安全战役,需要干掉哪些痛点? 专业黑灰产瞄准“拼团砍价” 首当其冲的就是要迎战以羊毛党为代表的黑灰大军。黑灰产在今年“618”期间升级了作案手段。薅优惠券这种虚拟物资已经不能让他们满足了,低价
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