为了提升 GMV(毛利额)和 UV(独立访客数),您可以采取以下策略:
推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:
请注意,这些产品和解决方案可能会根据您的业务需求和场景而有所不同。在选择合适的产品时,请务必考虑您的具体需求。
数据指标体系建设的方法可以总结为三个步骤,即明确业务目标,理清用户生命周期以及行为路径以及指标分层治理,在这三个步骤当中又涉及到 OSM(Object,Strategy,Measure),AARRR(Acquisition,Activation,Retention,Revenue,Referral),UJM(User, Journey, Map), MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) 四个模型,这四个模型是指导我们构建完整而清晰的指标体系的方法论。
本书以数据分析思维为主题,主要介绍对比思维、分群思维以及相关思维三大数据分析思维,同事以数据分析全流程为主线,融合了编程语言、统计学基础以及案例分析等多模块内容,全书分为4篇,囊括了数据分析思维的基础概念培养方法、数据来源及体系建设、数据分析三大思维方式以及用户流失、用户转化实战等共十一章的内容。
之前做过的数据分析项目挺多的,最近有一位朋友,他们公司是一家年销售额勉强破千万的电商企业,因为之前的品牌红利期,加上成本优势、野蛮生长,今年后端成本上涨,前端销量也在下滑,想总结一下之前的数据情况,并为之后发展看看有没有哪些突破点。
我们经常遇到产品需要加一个新功能,当功能上线后,产品经理总会找我们建立指标体系,分析相关产品效果。
直播电商看起来门槛不高,但想要做到某个垂直品类的头部,门槛就相当的高,但在消费驱动的市场格局下,仍有无数条赛道和垂直细分领域可以发掘。想要复制成熟的IP很难,但是借鉴成熟的经验不难。不同的平台,流量推荐逻辑和对私域流量的依赖程度是不同的,所以用好平台的前提是充分研究好平台。
QPS:全名 Queries Per Second,意思是"每秒查询率",是一台服务器每秒能够响应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
随着直播电商行业的不断发展成熟,遥望网络、交个朋友、东方甄选等专业化直播电商服务机构(MCN)陆续涌现,相较于传统电商服务机构,在“人-货-场”各个维度上展现了更高的能力要求。
sum(order_count) gmv_count 、 sum(order_amount) gmv_amount 、sum(payment_amount) payment_amount 过滤日期,以dt分组;
“行为事件分析”对于很多业务人员来说相对比较陌生,但它却是用户分析的第一步,也是用户分析的核心和基础。一般来说事件通过埋点来获得。
1 每日活跃设备明细 dwd_start_log--->dws_uv_detail_day
对于一个实时数据产品人员、或者开发人员来说,产品上展示的实时数据,pv、uv、gmv等等,怎么知道这些数据是不是正确的呢?当其他的小组开发的产品的数据(或者其他的数据提供方)又是另外一个数字,那么究竟该如何判断自己的数据还是别人的数据是正确的呢?这就需要一套实时数据对数方案,本文主要从背景、实时数据计算方案、对数方案、总结四方面来介绍,说服老板或者让其他人相信自己的数据是准确的、无误的。
背景 所有业务都会面对“为什么涨、为什么降、原因是什么?”这种简单粗暴又不易定位的业务问题。为了找出数据发生异动的原因,业务人员会通过使用多维查询、dashboard等数据产品锁定问题,再辅助人工分析
作者简介:诸葛子房,目前就职于一线互联网公司,从事大数据相关工作,了解互联网、大数据相关内容,一直在学习的路上。
在进行整体电商架构设计过程中,关注系统的稳定性是很重要的工作,也是对架构师能力的一种考察,特别是在电商系统准备搞一次大促时,合理的对系统进行容量规划就显得尤为重要。
QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词,外行看起来很牛X,实际上对程序员来说都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。
QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词,外行看起来很牛X,实际上每个程序员都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。
对于网站运营人员来说。刚接触后台运营,每天对着很多QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词是一脸蒙,外行看起来很牛X,实际上对运营人来说都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。
还不更新❓❓❓来啦~ Skr Shop年底第二弹《营销体系》开更了,第一篇《营销体系开篇》~
在刚迈入数据的大门时,我经常对一些数据指标或者数据本身的概念很模糊,尤其是当跟运营、数据分析师扯需求的时候,会被这些密密麻麻的指标给弄糊涂。为了更好的在行业里面摸打滚爬,花了很多时间阅读一些指标相关的文章、书籍,总算解决了这个问题。
许多刚入门数据分析的小伙伴对一些数据指标或者数据本身的概念很模糊,尤其是当跟运营、数据分析师扯需求的时候,会被这些密密麻麻的指标给弄糊涂。
这个应该是由号主自己可以选择设定的。点击进入后,我们会看到详细的商品列表页、商品详情页,之后就可以选择付费购买了。
每秒请求数,服务器在一秒的时间内处理了多少个请求,QPS的数值需要通过下面的指标得到。
Part 1:全流程交互设计-馆区建设 在馆区建设与版本迭代中,交互在其中扮演着重要的角色;一个全流程的馆区交互设计应该综合考虑:运营策略分析、竞品分析、数据分析、目标用户分析、平台特性分析等,下面将针对这五大模块做具体介绍 1.1 运营策略分析 需求方提出品类馆区新建或改版时,会输出他们未来对馆区的运营规划策略,作为类目运营侧的他们,是比我们对产品及目标用户更加熟悉的,而对运营策略的分析,能够让我们快速了解到产品及目标用户的特性,以及需求方对新建或改版馆区的需求,交互设计不仅仅要考虑用户及产品需求,更要考
京东在昨天发布了2014年Q2财报。报告显示,京东Q2的GMV(交易总额)为人民币630亿元,同比增长107%。净营收为人民币286亿元,同比增长64%。净亏损人民币5.825亿元 财报发布后,京东董事长及CEO刘强东、首席财务官黄宣德,以及京东商城CEO沈浩瑜参加了财报电话会议,解读财报要点,并回答了分析师提问。新浪科技刊发了会议师分析全文。 分析师会议要点信息: 1.京东的移动战略还处于初期阶段。 目前,京东自有APP的转化率较高,微信入口的转化率较低,移动QQ入口的转化率还处于非常初级的阶段。而在订单
外卖场景下,用户“复购”属性强、下单频次高,既想下单老商家,也会想换换“新口味”。为更好平衡用户的复购、尝新体验,外卖推荐团队从2022年起开始持续投入,构建了外卖场景新颖性推荐的体系化解决方案。
每秒查询数率,系统每秒能够处理的查询请求次数,即一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
文章来源于36大数据 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力,包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)还是在电
花名:越祈 部门:算法中心搜索策略组 入职时间:2017/06/01 主要从事蘑菇街推荐算法相关研发工作 引言 蘑菇街是一家社会化导购电商平台,推荐一直是其非常重要的流量入口。在电商平台中,推荐的场景覆盖到用户浏览行为和交易的各个环节,如搜相似、商品详情页、购物车、订单和支付等。传统的itemCF、关联规则、simirank、swing等推荐相似召回技术也广泛应用于推荐各个场景中。在电商场景,计算商品和商品、用户和商品之间的相似性是一个非常重要的课题,但是受限大部分数据是稀疏,传统的关联规则,simiran
对于一个实时数据产品人员、或者开发人员来说,产品上展示的实时数据,pv、uv、gmv等等,怎么知道这些数据是不是正确的呢?当其他的小组开发的产品的数据(或者其他的数据提供方)又是另外一个数字,那么究竟该如何判断自己的数据还是别人的数据是正确的呢?
在公司看文档的时候,经常看到一些专业的术语,很尴尬,看不懂。比如说gmv,dau等等
作为一个5年+的数据打工人,相信只要与数据打过交道,都直接或间接的接触过“指标”相关的问题或需求,那么,我们今天就来聊聊指标里的那些“坑”
有赞是一家SaaS公司,更是一家大数据公司。如何从海量数据中高效地挖掘数据的价值,并对数据进行可视化分析与展示,是我们亟待解决的问题。鉴于此有赞BI平台应运而生,BI平台经过多次迭代,使用户可以快速方便地在BI平台进行数据的分析与展示,满足了不同业务的取数需求,目前月均 UV 700+,PV 3W5+,报表总数 5K+。
2000年Google的工程师第一次将AB测试用于测试搜索结果页展示多少搜索结果更合适,虽然那次的AB测试因为搜索结果加载速度的问题失败了,但是这次的AB测试可以认为是Google的第一次AB测试。
SQL 是一种结构化查询语言,用于管理关系型数据库,我们 90% 接触的都是查询语法,但其实它包含完整的增删改查和事物处理功能。
什么是好的推荐系统?佛陀没有定义过,人类也没有定义过。但一个系统的好坏往往需要全链路的评定,贯穿于用户的整个交互过程。之所以说好的推荐系统更难定义,是因为虽然算法是核心,但是个性化推荐往往不止由算法构成,这背后需要各种技术支撑。它是算法和各种技术架构以及交互设计等等,混合在一起的产物。所以,我们很难有一个推荐系统好不好的绝对值,只能在有参照物的情况下,选取某些常见指标然后有一个相对的评价,没有统一标准,但人人心中都会有一杆秤。
解决痛点:网络上针对链路的理论介绍不少,但很少有从实战出发,讲清楚链路分析对于产品有哪些贡献,本篇分享一些个人经验,希望可以帮助到你。
数据是数据产品的核心,也可以称之为是数据产品的原材料。数据产品相比C端或其他B端数据产品而言,除了页面功能需求及非功能需求外,数据需求是数据产品需求文档的核心构成要素之一。写好数据需求文档,是数据产品经理必备的基本功。不要因为一个数据需求就在评审会上被开发Diss需求不清晰。那么怎样才能写好一份数据需求文档呢?
经过对短视频和直播电商的长期研究和观察,「庄帅零售电商频道」认为对于淘抖快来说,“内”驱力包含两个层面:一是内部整合提升效率;二是优质内容产出驱动增长。
本文主要是整理博主收集的 Flink 高频面试题。之后每周都会有一篇,助力大家拿下面试。
说到电商,就会有一些常用名词,UV、PV、GMV、CPC、CPS等等,此处就不一一介绍了,今天只是对比一下常见的几个产品名词:SPU、SKU都是什么东西,又有什么区别和联系。 首先无论是什么电商平台,都有SPU和SKU,只是叫法不同而已。以淘宝和京东为例,商品这个名词在淘宝中叫item,而京东叫product。所以淘宝中看不到SPU,而是商品ID。 SPU,Standard Product Unit 标准化产品单元,是商品信息聚合的最小单位,是一组可复用、易检索的标准化信息的集合,该集合描述了商品
本文以电商平台为主体,全方位地提供一套完整的电商行业数据指标体系,作为精细化运营的指导体系,避免单点、片面地分析。虽然刻画对象是电商平台,但对于商家来说同样有着参考价值,供参考。
临近年底,企业都要做2020年预算,这个任务往往和数据预测业绩指标有关,于是很多同学留言想看:2020指标预测该怎么做?今天它来了。
增长是一件与用户活跃、留存息息相关的事,如果纯粹为了做增长,拉来了一批无效用户,这样的增长是没有意义的。
QPS 是一台服务器每秒能够相应的查询次数,即1秒内完成的请求数量,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准
P.S. 本文作为 炼丹笔记 第100篇原创文章,为了答谢这一路走来大家对炼丹笔记的关注与支持,本文文末,我们安排一次抽奖活动,送上时晴小姐姐为大家准备的青轴机械键盘1个~记得参与哦~
小刘,服务器这会好卡,是不是出了什么问题啊,你看能不能做个监控大屏实时查看机器的运行情况?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云