Problem 对于商家来说提前识别回头客是一件集中资源提高新品销售量的头等大事,各大商家为了吸引顾客的二次购买都会实行各种像是促销.优惠券.折扣之类的策略.按理说越了解客户,越知道客户的喜好,越能精准推销,就越能实现券的高使用率,但是在初期预测一个客户的忠诚度其实是一件很困难的事. 本节就是在给定客户历史交易记录的信息预测他是否会再次光顾使用之前提供的券,在机器学习领域里这就是一个很典型的是非二元分类问题. Data 由于原始数据量很大,有500G, 包含上百万条客户的历史交易记录数据tran

公司有个智能货柜,通过微信扫码开门,拿货,自动扣款,挺智能的.还不错.研究一下原理,网上查了一下. 文章简介: 目前新零售风刮的蛮大,笔者进入该领域近一年,负责过无人便利店.智能货柜.智慧商超等产品,在这个阶段不断去学习AI技术.积累新零售领域经验.该篇文章作为第一篇AI产品设计复盘文章,为大家从行业.技术.产品设计三个点去介绍视觉识别智能货柜.文章也许会衍生成新零售系列,主要目的有: 带来客观的新零售+AI领域结合的行业和智能货柜产品动向. 真正以一个PM角色以综合视觉去看待:趋势.行业.产品

距离 2017 年 1 月 9 日微信小程序上线,整整过去了一个月时间.和互联网时代每天出现的众多新鲜事物相似,小程序甫一诞生,立即占据了各大科技媒体网站头屏并引起社交圈的兴奋讨论.由于背靠微信,纷纷建起的小程序体验群迅速人数爆满,甚至有报道将其比作迄今“互联网史上最受追捧的‘期货’”. 这一现象很容易理解:毕竟拥有巨大用户基数,据 2016 年底微信团队公布的<2016 微信数据报告>显示,微信平均日登录用户达 7.68 亿.所以微信稍有幅度的动作,都更容易激发市场想象,况且从以往表现来看,

# 一.聊聊本文想说什么:   为更好帮助商家的会员快速成长,保持用户活性,完善用户的成长体系,有赞用户中心-会员成长团队基于现有的业务场景,设计了一套较完备任务中心系统.同时也有很多通用技术组件能够落地.接下来本文会简单分享下这些常用的技术组件,抛砖引玉.   在开始之前我们会先提几个问题: * 1.任务中心对于普通商户有什么用处? * 2.如何实现任务中心,做到快速接入,扩展性好? * 3.有哪些技术可以结合任务中心一起落地? ## 1.1 我们内部的一些黑话 [![eToqXD.png](

Java生鲜电商平台-电商会员体系搭建 说明:因为之前一直从事的是B端的生鲜电商方面的产品,对会员体系方面有深刻的理解,今天来聊一聊会员体系的搭建. 明确会员体系的目的 首先我们需要明确的知道,搭建电商会员体系,我们的目的是什么?每一个公司根据业务的不同会有侧重,生鲜电商的客单价较高,且90%的gmv由5%的核心用户贡献. 所以我认为会员体系有以下几方面: 1.引导新用户成长 2.提高核心用户忠诚度 3.提高普通用户的留存率 4.运营提效,精细化运营会员 现阶段存在的问题 生鲜电商暴露出来的问题

​ 前沿 近几年来,电商行业竞争变得愈加激烈,公域流量获客成本越来越高,电商平台规则也越来越严格,数据无法出塔,商家无法自主运营用户群等等原因,很多大品牌纷纷开始搭建自有商城,运营私域流量,以此来降低获客成本和提高用户复购,增加公司营收.自建商城,物流模块是非常重要的一环,物流模块的好坏决定了消费者的购物体验,决定自有商城运营的效率和成本.那自有商城物流模块该自建还是接入第三方物流平台呢? 物流模块功能要点 自建商城中,物流模块都涉及哪些主要功能点呢? 1.下单--消费者购买物品后,商家需向快递

2019阿里云云上Hi购季活动已经于2月25日正式开启,从已开放的活动页面来看,活动分为三个阶段: 2月25日-3月04日的活动报名阶段.3月04日-3月16日的新购满返+5折抢购阶段.3月16日-3月31日的续费抽豪礼+5折抢购阶段. 做为整个Hi购季非常重要的一个分会场——新用户分会场,已开放售卖! 下面,云栖社区小编就为各位开发者分享该会场的攻略: 丨新用户分会场活动阵地:https://www.aliyun.com/acts/product-section-2019/new-users

文章分享了一个衡量用户与产品或服务之间关系的指标:NPS,干货满满,希望对你有益. 初识NPS 作为互联网行业的用户体验从业者,我们都或多或少会接触一些衡量用户与产品或服务之间关系的指标,常见的指标如活跃度.留存率.用户满意度等. 近几年,NPS(Net Promoter Score净推荐值)在国内流行起来,越来越多的行业及企业开始使用NPS指标作为衡量用户口碑的工具,如通信服务行业的中国移动.金融保险行业的中国平安.互联网行业的天猫和腾讯.家电企业海信等.中国平安从2013年开始引入NPS评价

“以用户为中心”的时代,电商们致力于打造极致的用户体验,想尽各式新颖营销办法,但难免还是会出现营销断层,以至于和用户间无法达到完整的交互. 本次Focussend以邮件营销为例,聚焦用户从浏览到支付等一系列流程,列举电商行业邮件营销中的六大事务性邮件类型,解析如何通过邮件营销在每个触点拉近与用户的距离. ①    新账户开通确认,权益优势一步引导 当访客浏览网页后,一旦产生网页注册行为,及账户的开通,便可立即采取邮件营销的方式,及时触发一封新账户开通确认邮件. 除了表达对用户的感谢,对账号使用细

当皮肤遇到AI智能,会有怎么样的火花呢?随着生活水平的提升,人们对肌肤保养护理的需求也越来越高,人要美,皮肤养护也要更精准,数字化必将成为美业发展的新契机.新机遇下肌肤管家SkinRun为美业客户提供基于皮肤数据的美业智能解决方案,通过皮肤算法.测肤技术.大数据处理能力帮助美业客户在小程序.APP.公众号上.线上商城等部署自己的AI数字化能力,全面提升美业运营效率. 01 用智能行为焕发美业价值 美业线下门店作为品牌与用户直接接触,能够快速与用户建立信任的重要渠道,是美业的必争之地,而门店成交很

  CD商品订单数据的分析总结.根据订单数据(用户的消费记录),从时间维度和用户维度,分析该网站用户的消费行为.通过此案例,总结订单数据的一些共性,能通过用户的消费记录挖掘出对业务有用的信息.对其他产品的线上消费数据分析有一定的借鉴价值,能达到举一反三的效果. 订单交易数据分析 目录 一.案例背景 二.案例目的 三.分析框架 imageimage 四.分析过程 4.1数据加载和初探 4.2消费概况分析 4.2.1时间维度分析消费情况(按月) 4.2.2用户维度分析消费情况 4.2.2.1个体消费

一.背景 心脏病是人类健康的头号杀手.全世界1/3的人口死亡是因心脏病引起的,而我国,每年有几十万人死于心脏病. 所以,如果可以通过提取人体相关的体侧指标,通过数据挖掘的方式来分析不同特征对于心脏病的影响,对于预测和预防心脏病将起到至关重要的作用.本文将会通过真实的数据,通过阿里云机器学习平台搭建心脏病预测案例. 二.数据集介绍 数据源: UCI开源数据集heart_disease 针对美国某区域的心脏病检查患者的体测数据,共303条数据.具体字段如下表: 字段名 含义 类型 描述 age 年龄

声明:本博客中所采用的数据并非真实数据,会对真实数据加以变换,重在讨论游戏数据分析的思路. 这里是参考友盟的WAU模型[文章网址,  演示网址],利用某款游戏(以下称为游戏A)数据进行的分析. 作用: 1. 根据转移矩阵,可以对未来的WAU进行预测: 2. 查看”WAU用户构成”可以发现游戏的问题:新增过少?流失过多?忠诚用户过少? 概念解释: 这里所说的第N周,是往前推的第N周,如下图所示: 新增用户:注册时间在该周的用户. 本周回流用户:上周未登录游戏,本周有登录游戏的用户. 连续活跃N周的

团购的用户习惯经过多年的“发酵”以后,大多数用户的团购习惯已经养成,同样一张电影票团购和直接现场购买的差价在一倍以上,当然O2O领域的其他情况也差不多,面对明显的“优惠”,用户当然乐意使用团购服务. 很多人习惯把O2O称 之为闭环,从线上支付到线上所有购买活动,再重新回到线下进行消费,专家认为用户不离开这整条产业链就是一条完整的闭环.闭环本就是一个伪命题,因为无论 从线上还是线下的环节,没有任何一个环节是天衣无缝的,从用户个人的使用习惯到线上.线下产品自身的缺陷,闭环都不可能真正形成. O2O服

一. 从第3层循环直接跳出所有循环 break_flag = False count = 0 while break_flag == False: print("-第一层") while break_flag == False: print("第二层") while break_flag == False: count += 1 if count > 10: break_flag = True print("第三层") print(&quo

论文为:Product-based Neural Networks for User Response Prediction 1.原理 给大家举例一个直观的场景:比如现在有一个凤凰网站,网站上面有一个迪斯尼广告,那我们现在想知道用户进入这个网站之后会不会有兴趣点击这个广告,类似这种用户点击率预测在信息检索领域就是一个非常核心的问题.普遍的做法就是通过不同的域来描述这个事件然后预测用户的点击行为,而这个域可以有很多.那么什么样的用户会点击这个广告呢?我们可能猜想:目前在上海的年轻的用户可能会有需求

  基于用户的最近邻算法(User-Based Neighbor Algorithms),是一种非概率性的协同过滤算法,也是推荐系统中最最古老,最著名的算法. 我们称那些兴趣相似的用户为邻居,如果用户n相似于用户u,我们就说n是u的一个邻居.起初算法,对于未知目标的预测是根据该用户的相似用户的评分作出预测的. 本文中运用的是MovieLens数据集,关于这个数据集的介绍可以参看http://www.grouplens.org/node/73 算法主要包括两个步骤: (1). 找到与用户兴趣相似的

2019阿里云云上Hi购季活动已经于2月25日正式开启,从已开放的活动页面来看,活动分为三个阶段: 2月25日-3月04日的活动报名阶段.3月04日-3月16日的新购满返+5折抢购阶段.3月16日-3月31日的续费抽豪礼+5折抢购阶段. 做为整个Hi购季非常重要的一个分会场——域名与商标分会场,3月04开放售卖! 下面,云栖社区小编就为各位开发者分享该会场的攻略: 丨域名与商标分会场活动阵地:https://www.aliyun.com/acts/product-section-2019/dom

说起互联网.电商的数据分析,更多的是谈应用案例,如何去实践数据化管理运营.而这里,我们要从技术角度分享关于数据的技术架构干货,如何应用BI. 原文是云猴网BI总经理王卫东在帆软大数据上的演讲,以下是整理的文字稿. 在电商领域,我们一般认为所有的数据都可以分为四大类型,流量.销量.商品和会员,这也是最基础的报表需求. 流量部分,可以分为受访.点击.搜索.来源等等.这些流量信息运用的重点在于一些广告包括一些产品的改版以及搜索引擎的相关信息展示.虽然这方面百度.GA可以给你提供这方面的信息,但未必能完

一.内容的一年 app死了,内容永生! 2016年,创业圈画风突变,昨天还在激辩java和PHP谁更好的技术宅们.还在梦想着成为第二个乔布斯改变世界的产品狗们.还在忽悠着用O2O横扫传统行业的小老板们,一夜之间纷纷投入文化娱乐内容创业的大军. 人们要么摇身一变,追随宋喆当上了娱乐经纪,撺掇着少女们打上玻尿酸走进直播间,要么拿起了笔杆子,埋身公众号:“现在我们做内容了,文化人的事儿更适合我.” 这种情况的出现绝非偶然,在人口红利褪尽.流量成本激增的今天,那些曾经可以获得巨大流量红利的赛道(工具.平