随着市场营销的发展，越来越多的企业开始采用电子邮件营销（EDM）来推广自己的品牌和产品。 EDM营销是指通过电子邮件向潜在客户发送定制的营销信息，以促进销售和客户忠诚度的增加。 在这个竞争激烈的市场中，为了使EDM营销业务更加有效，许多企业选择使用原生住宅IP代理来帮助他们实现EDM营销效率最大化。 在本文中，我们将探讨原生住宅IP代理如何帮助EDM营销业务，并提供一些详细的操作步骤来实现最佳效果。
Rich Media：(富媒体)，这种应用采取了所有适合的最先进技术，以最好的传达广告主的信息，甚至与用户进行互动！如视频、flash广告等 植入式广告：在电影或电视剧或者其它场景插入相关的广告。如变形金刚，非诚勿扰等。
在转化率这个很长、很复杂的链条结果中，提升某个节点的转化，就可以提高转化率。 零售卖家对销售的判断一般来自于自己的销售经验，直接根据销售趋势图来判断销量，利用均值、周转率、促销评估就能给出整体的销量数字，如果从各个渠道的的 流量和站内的主要模块来细分，可更准确地预测相关的销量。每个环节可做事情也许更多，各个模块的玩法也不同，具体的玩法取决于各个网站的脾气、团队的组 建、商品的选择、面向的用户群体。销售一般的都会分成两个部分：站外引流、站内引导，如果对应的公司部门就是市场部和品类部，有的公司可能就一个部门
我们知道内容营销的工作，大量的时间花费在内容创作上，而剩下的时间则是用在内容推广上，实际上，有很多方法推广你的内容，比如：edm营销，但相对于社交网络而言，更多的SEO人员，采用其合理的分享自由内容，试图获得更多的流量。
在线广告，也称网络广告、互联网广告，指的是在线媒体上投放的广告。与传统广告不同，在线广告已经形成了以人群为投放目标、以产品为导向的技术性投放模式。它不仅为广告主带来了以准确接触目标受众为方法论的全新营销渠道，也为互联网免费产品和媒体找到了规模化变现的手段。
电商在最近几年的迅猛发展，导致围绕电商的相关产业和服务迅速增加，数据化运营就是一例。相比传统行业，电商对数据的依赖更强，而数据的获取容易太多。进而数据处理的这项工作也有了很大需求和变化：先是纯技术的数据统计，自己的IT，后来有了数据分析师、商业分析师、数据挖掘专家、甚至数据科学家。而在应用上也有了各种工具如量子统计、各种CRM软件，再到咨询公司、顾问公司等。 之所以有那么多的岗位，那么多的公司出现，就是电商企业希望自己的数据能“数据变现"，提升销售、 降低成本、加快周转等等，从而达到开源销售、节约成本的
现在的电商可以说是各行各业都在使用，你的生活、工作、事务基本上都能和电商打上交道，但大多是都是这几类电商
EDM营销：全称Email Direct Marketing，即电子邮件营销。企业可以通过使用EDM软件向目标客户发送EDM邮件，建立同目标顾客的沟通渠道，向其直接传达相关信息，用来促进销售。EDM软件有多种用途，可以发送电子广告、产品信息、销售信息、市场调查、市场推广活动信息等。
下图是一个网站分析的生命周期示意图，在确认好分析需求并收集好我们所需要的数据后（强调一下，明确分析需求很重要，这可以避免为了分析而分析），我们就可以充分使用网站分析工具的各种报告对数据展开分析。 但网
来自：数据观 https://www.shujuguan.cn/?from=qcloud 在《8项技能9种武器 打造企业增长黑客（上）》中，我们分享了什么是增长黑客，以及成为增长黑客必备的8种技能。工
留存率 = 回访网站/app 的用户数占新增用户的比例 探究用户行为和访问之间的关联程度
网站数据分析是网站运营中最为关键的一步，但如何在浩瀚的数据海洋中，明确自己的分析思路，知道哪些数据或者哪些报告能帮助你找到问题的答案，也是非常头疼的问题，所以此时选好网站分析工具很重要99click作
编者按：本文由卢东明为36氪撰写。卢东明是SAP公司全球数据库解决方案亚太区技术总监；拥有长达 20 年数据库、数据仓库开发管理经验。 这几年，几家电商的价格战打得不亦乐乎，继去年的“双11大促”和“6·18狂欢节”之后，电商之间以价格为主要诉求的大规模促销层出不穷，几乎要把所有能够用来造势的节日都用上了。而消费者们作为这场游戏中的弱者，不断地被这些真假价格战挑逗着和引导着。然而，在当今的商场上，还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战，而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。 最典型的当属全球电
这几年，几家电商的价格战打得不亦乐乎，继去年的 “双 11 大促” 和 “6·18 狂欢节” 之后，电商之间以价格为主要诉求的大规模促销层出不穷，几乎要把所有能够用来造势的节日都用上了。而消费者们作为这场游戏中的弱者，不断地被这些真假价格战挑逗着和引导着。然而，在当今的商场上，还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战，而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。 最典型的当属全球电子商务的创始者亚马逊（Amazon.com）了，从 1995年 首创网上售书开始，亚马逊以迅雷不及掩耳之势，彻底颠覆了从图书
老蒋在前面一篇文章中（创建邮件模板Campaign和测试EDM）已经体验到GoDaddy Email Marketing EDM群发邮件的效果。无论是从创建模板和配置群发内容，直接都是拖拽模式，或者我们也可以自己导入HTML准备好的邮件模板，通过简单的群发测试还算简单。
最典型的当属全球电子商务的创始者亚马逊（Amazon.com）了，从1995年首创网上售书开始，亚马逊以迅雷不及掩耳之势，彻底颠覆了从图书行业开始的很多行业的市场规则及竞争关系，10年之内把很多像Borders以及Barnes and Noble这样的百年老店被逼到破产或濒临破产。亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用，在大家还都不太明白什么是电子商务时，亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段，空前地获取了极其丰富的用户行为信息，并且进行深度分析与挖掘。
就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。 最开始进公司的时候是在运营部，主要是负责运营报表的数据，当时的系统还很差，提取数据很困难，做报表也很难，都是东拼西凑一些数据，然后做成PPT，记得当时主要的数据就是销
未来的电子商务被称作是大数据电商。按照大数据电商的定义，未来的大数据电商至少包含如下三个方面，一是O2O，即线下与线上的结合;二是实交化，即用户与厂商之间的积极互动;三是个性化，即千人千面。 双十一硝烟尚未散尽，各大电商已经开始盘点今年战果。其中京东在11日0点至10点期间，订单数量达到去年同期的2.4倍。在京东各品类商品中，手机品类订单量达到去年同期的3倍，明显高于整体增长。同时，移动端订单量的占比也是去年同期的3倍。移动端普及不能忽视在今年双十一中，京东新引入的微软著名“黑科技”——人工智能管家小
08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需
老蒋在前面已经通过四篇文章整理到GoDaddy Email Marketing邮件营销在线工具的应用。从实际的价格成本、部署复杂度，以及易用性角度进行体验，相对而言还是比较容易上手且较为便宜的。我选择的第二个进阶方案，使用优惠券后首月付70元，如果是年付方案仅需要平均月50元左右，每月有25000封邮件，以及订阅用户数2500人。
原文地址:http://www.cnblogs.com/liulun/archive/2008/08/17/1269675.html
08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需要感谢的人很多，他们无私的教给了我很多东西。 就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员
对于大部分的企业认知来说，信息资产管理还停留在IT资产管理的观念中，认为信息资产管理无非是管理网络、交换机、电脑、服务器等有形的IT资产，实际上在企业中有很大的无形的信息资产并没有管理。随着企业数字化转型，使得很多认识到了数据资产的价值，但是还有一块对于企业很重要的数字资产并没有受到重视和管理，例如：广告公司为企业设计的创意图形、图像、视频，企业的用于营销的HTML 页面，EDM，随着短视频的火热，企业通过KOL，自媒体创作的短视频等无形的数字资产并未进行统一管理，而是分布在各个销售、营销团队中，对于这些创意如何使用，以及使用的价值，带来的效果如何管理和投放的数据采集，如何评估供应商的创业的价值高低，是企业信息资产管理从数字资产和数据资产两个方向来关心和关注的重点。
大数据营销应用，在大数据带来的各类应用中，恐怕是品牌企业最关注的一个方向。被许多媒体报道过的ZARA的案例，就是一例典型的基于大数据获取、 分析，完成经营及营销决策的案例。这个案例让很多企业认识到，通过大数据了解客户的喜好趋势、提高利润空间，可能是一个非常有效的途径。但是我们要知道， 因为大数据很大，从关注到真正做出适当的投入和适应的配套动作，对于企业来讲，其间的距离并非举步既至，反而往往充斥着各种认识误区。就笔者所见，认识误 区至少有三大流派：刻舟求剑派、叶公好龙派和甩手掌柜派。
【摘要】首先要强调一点，本文讨论的重点是大数据“应用”，尤其是针对企业营销的大数据应用，对于大数据技术本文会有少量涉及，但是对于大数据工程、大数据科学，这不是这篇文章关注的范畴。 大数据营 销应用，在大数据带来的各类应用中，恐怕是品牌企业最关注的一个方向。被许多媒体报道过的ZARA的案例，就是一例典型的基于大数据获取、分析，完成经营 及营销决策的案例。这个案例让很多企业认识到，通过大数据了解客户的喜好趋势、提高利润空间，可能是一个非常有效的途径。但是我们要知道，因为大数据很 大，从关注到真正做出适当的投入和
老蒋在前面的几篇GoDaddy Email Marketing文章中，已经能够较为简单的通过邮件营销订阅、管理用户，以及可以正常的推送邮件。只要我们能获取和导入用户，基本上推送是没有问题的，根据人数和邮件数量，我们如果不足还可以升级到其他方案和单独提升用户和邮件数量。
「增长黑客」是一种方法或者理念的概括。指的是利用非常规的、低成本的手段来迅速获取客户，这种手段有时候是技术层面的、有时候是运营层面的。「增长黑客们」则是指一群以数据驱动营销、以市场指导产品，通过技术化手段来贯彻增长目标的人，他们是市场营销、产品研发、数据分析三个角色的聚合体，他们的存在就是为了帮助企业精准营销、实现业务业务增长。
“内行人看门道，外行人看热闹”，对于刚刚进入游戏这个领域和想进入该领域的人来说，游戏内的一些常识需要提前了解。
截至2020年12月31日，京东LTM活跃购买用户数达到4.719亿，全年净增了近1.1亿活跃用户，在这样海量规模的用户运营场景下，传统的人工运营方式已经很难实现对成本和收益的精细化控制。事实上，当今互联网行业的头部企业都面临着后流量红利时代的增量用户精准运营的难题。近1年来，京东零售用户增长与运营部积极探索先进的用户运营方法论，并创造了用户增长超1亿的行业壮举。本文结合零售用增团队的业务实践经验，从数智化运营角度介绍目前线上规模化运行的用户增长“机器”的基本原理。
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A品牌是一家3C集团品牌，近年来，随着电商的发展，在拓展线下渠道的同时，也在开拓线上资源。他们希望在有限的预算下使广告尽可能覆盖到更多的目标用户，并且提升用户与广告互动的可能性。经过多年线上线下的同步发展，A品牌积累了大量的数据，其数据来源主要包括CRM、售后服务、App、施行实名制的社区，以及通过官网、自有电商网站、数字广告、线下零售店和线下活动等等。
这个时代搞营销就像是在做一道未知口味的超级大蛋糕，而营销手段就好比不同的口味的配料，随着个人的喜好不同，配出的味道也将会不一样，但这个蛋糕终归是要拿到桌面上去品尝，所以在海量的人群信息中如何具有针对性
<数据猿导读> 6月28日，一站式活动管理与数字营销云服务领导者易会宣布，正式推出易会营销云3.0，帮助企业客户通过一个平台进行活动管理、内容运营、互动社交、网络直播和组织营销，以满足各行业对数字化会
随着移动互联网的发展和移动智能设备软硬件功能的不断完善，网民使用习惯发生了巨大变化，用户行为方式从传统的PC端为主转变为“PC端+移动端”并重，呈现出跨屏互动的趋势，至此大数据的作用也日益明显起来。然
但无论技术如何迭代更新，最终都将应用到实际场景之内，那些所谓的风口，会在冷静期后沉淀，最终为“人”所利用，提供真正的价值。
就在刚结束的HDC2021上，“领航出海高峰论坛”可以说是出海开发者们关注度最高的论坛之一，万众、拂袖游戏、Yalla、Enjoy出海、Morketing、AppsFlyer等知名企业，围绕游戏、直播、电商、社交平台等出海话题分享了各自的收获和经验。
全球最权威的VR/AR开发者大会——VRDC Asia 2017（虚拟现实开发者大会亚洲站）将于2017年11月15日-16日在上海龙之梦万丽酒店举行。届时来自全球的VR/AR开发者、行业领袖和商务决
这篇文章我将把GoDaddy Email Marketing基本的应用功能大概了解，看看具体的是如何工作的。
数据猿导读 Datatist（画龙科技）CMO董飞告诉数据猿记者：“市场急需能够进行数据采集、建模、分析和实现一站式营销的人才和云产品；市场也需要真正以运营优化为目标，为企业提供决策指导的产品”。 记
本案例适合作为大数据专业数据科学导引或机器学习实践课程的分类模型章节的实践教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：
【编者按】区别于传统环境，鉴于云环境中众多不可预测的因素和异常，其时间序列breakout检测并不容易。近日，Twitter开源了一款基于E-Divisive with Medians（EDM）的breakout检测工具，旨在更好地分析复杂环境中的时间序列数据。 以下为译文 当下，大数据已经深入影响到各个领域，其中包括新产品决策制定、用户参与程度衡量、产品的定制化推荐、医疗、数据中心效率等。 而着眼数据类型，时间序列数据无疑是非常常见的一种形式。随着数据收集和挖掘成本的下降，包括Twitter等越来越多的
1、EF简介 EF之于Linq,EF是一种包含Linq功能对象关系映射技术.EF对数据库架构和我们查询的类型进行更好的解耦,使用EF,我们查询的对象不再是C#类,而是更高层的抽象:Entity Data Model,这提供了额外的灵活性,但在性能和简单性上面也会有所损失. EF的优点:在数据库架构和实体类之间的映射提供了更好的灵活性,还通过程序支持除了SqlServer之外的数据库. Linq To Sql之于EF Linq To Sql和EF师出同门,EF支持LINQ to SQL几乎同样的查询功能,所以
“这总是能够创造大图景的小碎片。” - 本系列前几篇文章介绍了信用评分工具包的关键要素，包括评分卡模型，评分策略，实施和监控。 通过将这些单件放在一起，我们开始构建企业决策管理（EDM）系统的更大图景。 但是，这对于执行完整的信用风险决策流程仍然不足。 制作完整的EDM图片需要将更多的拼图碎片放在一起，包括客户申请处理，内部和外部数据收集，策略规则，用于欺诈检测和风险管理的其他分析模型，优化，覆盖等。
根据最近大家关心的问题，我们整理了一些比较有代表性的提问，本期是聚焦于Google Analytics（谷歌分析），简称GA。本期问题包含：数据监测、数据整合与指标、数据报告、分析思路四个方面的内容。
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