DocuSign是一家领先的电子签名解决方案提供商,它使得签署、发送和管理电子文件变得更加简单和高效。在开发者文档中,点击率不起作用可能是由于以下原因:
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DocuSign获得大批投资方的关注,主要还是源于电签平台快速发展的前景,通过进一步深入战略性合作,双方都能获得产品与技术上的提升。...DocuSign首席执行官 基思·克拉奇 DocuSign全球区域运营总裁Neil Hudspith提到,DocuSign不只想做一个通过电子签名完成交易的工具,它更想成为一个提供交易达成的“交易场所”...实际上,该公司的主要精力都用在了与众多司法机构打交道,那么确保并交付点方案对于DocuSign而言都变得十分昂贵。 另一方面,对于真正想要使用电子签名的公司而言,就必须改变其存在了很长时间的工作流程。...但是,DocuSign已经花了数十年时间来树立自己的行业品牌,并不断提高其品牌认知度。假如DocuSign的产品没有这些带有白标的开发者,那么此前做出的一切努力也付之东流。...因此,首席营销官Brad Brooks和他的团队构建了一个中间地带,这样DocuSign的API能使用户集成其签名的功能,而又无需换掉DocuSign自己的图标。
而稍早前,DocuSign也曾多次上调公司股票的价格预期,在本次IPO中,DocuSign成功从投资者那里募集了6.29亿美元的资金。...在截止到今年1月的财年报告中,DocuSign营收为5.815亿美元,同比增长了35.9%, 而上一年的同期报告中,公司营收增长为52%。...他表示,公司过去一年中的现金流始终是正的,而且客户扩张一直是公司五年来的首要任务。他说道,“你会看到,我们并没有将注意力放在提升下限上,而是放在了上限上。...Springer说道,在不计算劳力价值的情况下,通过DocuSign的服务,用户在一笔交易上的2美元投入可带来大约36美元的成本节约。...而 Sheridan说道,“我们产品能保证的正常运行时长、安全性以及其他功能性元素将大大增加我们产品的价值。有些厂商想要通过降低价格与我们相竞争,但实际上这是一种没有什么影响力的策略”。
本文首发微信公众号:飞总聊IT 根据最新的消息,著名的SaaS公司DocuSign最近宣布了裁员9%。这是又一家著名的公司发生大规模的裁员。...DocuSign的员工将获得12个星期的工资作为补偿,同时,未来两个月内如果有股票vest,也会提前发给他们。 这个待遇呢,说实话,好不好,就看你什么时候加入DocuSign了。...如果你加入DocuSign才不到1年,那就是非常的好了。但是有的人加入DocuSign11年了才被裁员,按照通常的裁员方式,都是加入的时间越久,就能拿到越多的钱,但是DocuSign没有这么做。...DocuSign的方案是大家统一12个星期的工资,这么说起来,对大部分人来说,这个裁员并不是很划算。 和疫情刚开始的时候,Airbnb的裁员比起来,更是没办法比了。...现在整个就业环境确实不好,DocuSign这一波裁员下来几百号人,上Job Market,也不知道他们要花多久,才能够找到下一份心仪的工作。 12周的时间到底够不够,真是说不好的事情了。
01 成为中国版的 DocuSign? DocuSign是全球电子签名领域的TOP1,成立于2003年。说起来,中国的本土厂商e签宝成立比他还早一年。然而,在相似的时间点上,两者的命运却截然不同。...往后的时间内,DocuSign一路高歌,在全球市场份额占比达到70%左右,市值最高也曾逼近600亿美元。 这一消息传回国内,迅速引来了各路资本对电子签名赛道的关注——谁会是中国的DocuSign?...那么,在这样的格局下,谁又能成为中国版的DocuSign?...这样的导向在头部竞争相对势均力敌的情况下,也就为行业的未来格局加上了几分不确定性。 究竟谁是中国版的DocuSign?...比如,近些年,DocuSign就在力推协议云的概念,在电子签名业务的基础上开展CLM业务,不断扩展品牌的服务边界,抬高品牌上限。 而对于国内本土厂商而言,接下来的竞争也主要聚焦在「延伸」二字。
作为电子签界鼻祖,号称“电子签界特斯拉”的Docusign的爆红,让国产电子签厂商纷纷将它拿来做对标。...据公开数据显示,过去三年DocuSign的收入年均增速超过40%,远高于其他行业的平均水平;另一方面,DocuSign自身实力强大,在行业中处于龙头地位。...总之,无论是行业景气度还是市场集中度,国内电子签巨头都与美国电子签巨头有诸多相似之处,这也是上上签、e签宝等业界巨头纷纷将Docusign作为对标对象的原因。...公开资料显示,上上签99%的营收来自SaaS服务订阅,几乎不涉足定制化的业务,这与Docusign比较接近;而e签宝则在获客能力方面,与Docusign有相近之处。...目前,头部的电子签企业如e签宝、上上签、法大大、数字认证、CFCA安心签等大多数企业均已经打造了全链条服务体系,各家背景不同策略也各有侧重,如e签宝、上上签更偏重于合同的智能管理,法大大更偏重于司法服务
Mitiga 的研究人员在一次事件响应案例中发现了这一活动,这是一种典型的商业电子邮件泄露攻击,目的是在入侵并监控首席执行官或首席财务官等高级员工的账户后适时进行通信,并在适当的时候回复电子邮件,将大笔资金交易转移到他们控制的银行账户...在攻击开始时,攻击者会向目标发送谎称付款的公司银行账户由于财务审计而被冻结的钓鱼邮件,并附有新的付款指令,这些指令会切换到由攻击者控制的银行账户。...在Mitiga例举的一个攻击样例中,对公司高管的攻击始于一封看似来自 DocuSign 的网络钓鱼电子邮件,(DocuSign 是一种在企业环境中广泛使用的电子协议管理平台),虽然电子邮件没有通过 DMARC...检查,但 Mitiga 发现, DocuSign 针对垃圾邮件的常见安全错误配置有助于它进入目标的收件箱。...单击“查看文档”按钮时,受害者会被带到一个欺骗域上的网络钓鱼页面,要求收件人登录到 Windows 域。
事实上,没有完美的护城河。除了答案之外,投资者在提出这个问题时,还会关注企业家的心态、行业经验以及对竞争的看法。 SaaS行业有一定的进入门槛,但并不是特别高,竞争也很激烈。...但是,我们可以稍微改变一下观点:SaaS 使用得越频繁,对客户的价值就越高。这是可行的。 DocuSign 就是一个很好的例子。使用 Docusign 的公司越多,其产品的价值就越大。...如果客户 A 要求签订使用 Docusign 的合同,合作伙伴 B 可以使用该产品。如果客户 A 的所有未来客户都使用 Docusign,Docusign 非常有价值。...品牌的力量,尤其是对于 SaaS 企业而言,是巨大的。知名的 SaaS 更容易吸引客户。在产品功能相似的基础上,以品牌为主导的可以吸引更多的客户,而强大的品牌可以帮助您筑起护城河。...只有当更换的好处超过更换的费用时,才会进行更换。 如何提高自己的防守能力? 对于 SaaS 组织而言,数据是增加更换成本的关键方式。由您的 SaaS 产品创建的客户数据是一项宝贵的资产。
从目前来看,美国是世界上最早授权使用电子签名的国家,相比以美国为代表的国外电子签约市场,我国的SaaS电子签约市场正处于婴儿时期。...法律效力和安全性是不可回避的痛点 在电子签名领域的创业者,在研发产品时候,首先并且最应该想到的是如何保证电子签名的安全和法律效力,这是用户的痛点和企业也最应该关注的壁垒,所以企业在研发技术上要加足马力。...例如,美国SaaS电子签约领域的著名独角兽DocuSign,DocuSign是采用用户加密认证的方法,绑定特定的IP地址登录账号,保证用户的数据安全。...并且所有保存在DocuSign的数字文件都使用了防篡改技术。...U盾类似,需要插在电脑上验证,再去签约,但在实际的移动化应用现场中,这种模式并没有太多的效率体现,并且U盾的管理和保管都是麻烦的事情。
而在国内市场,发展至今,已逐渐形成了以e签宝,法大大,上上签为代表的三足鼎立趋势,根据市场可查的数据显示,三家企业总融资金额已达39亿人民币。...,比如法大大; 如今,中国互联网电子签名市场有着典型的“倒三角”格局:e签宝、法大大和上上签组成的第一梯队分别占据33.85%、20.50%、15.20%的市场份额。...就拿DocuSign来说,DocuSign提供的服务主要是在线审批、协议签署及在线交易,与国内电签平台主要服务于依托互联网的行业不同,DocuSign除在制造业、金融、互联网等领域积极拓展,在会计税务、...与DocuSign相反的是,中国电子签名企业都在进行本地化部署,也就是说大多数的企业都在和政府合作。...如今,随着数字化经济的深入发展,电子签名在越来越多的场景中得以应用,但是对玩家来说,新的盈利模式是建立在巨大的用户量上的,目前,市场还处于教育阶段,在没有爆发之前,占得大企业客群先机最为重要。
互联网的方方面面早已经迥然不同了,但是人们关于“点击”的执迷依然存在。我们就是生活在“点击率互联网”时代中。如今,新技术扑面而来,点击率直线下降,鼠标连续的两次点击之间发生了什么,越来越重要。...在一篇普通文章上,三分之二的人愿意花超过 15 秒的时间。而在“原生广告”的内容上,这个比例直线下降到三分之一。...“原生广告”有希望进一步的提升其质量,不需要搞什么花招就能使它在广告业大放异彩。 误区4: 横幅广告不起作用。...你必须构思一些非常具有创意的横幅广告,将其放在精挑细选过后的网页位置上,(这些位置往往由数据支撑,而非传统意义上的正中最上方),争取在受众眼前存在足够长的时间。...因为时间是稀缺的,人们倾向于将更多的时间花在有价值的内容上,而对垃圾信息一扫而过。也只有通过各种指标,综合性的反映出人们愿意在你提供的内容上投入更多的时间以及精力,你才有资格索取更高的广告费用。
云计算领域的众多巨头都已经启动了旨在加速采用、同时寻找一些新想法的初创基金。 谷歌就是最近一家宣布拿出一笔新的资金来加速全球早期技术公司成长的厂商。...这项名为“Google Cloud Platform for Startups”的计划所针对的市场和目标领域是显而易见的。...谷歌技术基础设施高级副总裁Urs H lzle在Google for Entrepreneurs全球合作伙伴峰会上介绍了该项目,并表示这笔资金将用于帮助开发者专注于代码而不是管理基础设施上。...上那样。...第一波投资已经包含的公司有DocuSign以及InsideSales.com,等等。
花旗基金的投资将支持BlueVine公司开发期基于云技术基础上的小企业营运资本融资平台,并支持企业进入新的市场。花旗基金战略投资于科技型中小企业,并且和被投资企业合作推动花旗集团全球业务发展。...Lifshitz说,“我们投资的公司包括Square,Betterment,DocuSign,Optimizely,花旗基金投资的企业主要是重塑每个行业的领军企业。...我们很荣幸能成为这些企业的战略投资者,而且相信这会进一步强化BlueVine作为小企业营运资本融资供应商的领先地位。花旗的行业技能和大规模的客户群将使得公司的营运资本融资业务获得更多小企业客户。”...“BlueVin公司的平台解决了需要融资的小企业所面临的痛点像现金流管理之类,”ArvndPurushotham,花旗风险投资基金的执行董事和负责人说。...“我们很高兴能够支持并促进公司的发展,该公司为小企业提供了易于使用的数字化平台,为行业制定了相关业务标准。”
现代人越来越离不开智能设备 面对屏幕上无数的按钮 点还是不点是个问题 不知道大家有没有发现,按钮越多,我们点击得越慢。...这是因为只要有按钮,我们的下意识就会“检查”它们,直到确认无误后才会”决定”点击。让用户在繁多的按钮当中找到需要点击的那一个,其实是有技巧的,以下5个point,只要运用恰当,点击率一定会直线上升。...按阅读顺序放置按钮 不少app都会有这样的错误:把最重要的按钮放在第一位,想要吸引用户的注意力。这其实是违反人眼的阅读习惯的,在划动屏幕阅读的时代里,用户反而会注意到这些按钮的样式,而不是顺序。...按钮的顺序不是为了被看到,而是为了更快的被点击。将最重要的按钮放在第一位,而不是根据阅读顺序从上往下放置,是十分反人类的。 ?...加个图标 最后一个技巧,是为让你的按钮更加“人性化”。前面我们强调了用颜色来区分优先级,不过有一类人群,这个技巧不起作用,那就是眼盲的人。所以,需要用别的方式来提醒他们。 ? 没错!就是加图标!
本案例利用某DSP 平台收集的4696 条数据,从广告交易平台、用户设备和广告信息三个角度入手探讨手机APP 上RTB 广告点击率的影响因素。...通过7 个自变量(广告交易平台和竞价底价,用户手机型号、网络状况和手机运营商,广告是否为全插屏广告和投放时间)与广告点击率的棘状图分析,发现手机APP 上RTB 广告平均点击率为19.2%,是否为全插屏和手机型号对广告点击率影响最大...• 相对于上午,下午投放的广告更容易被点击,说明投放时段与广告点击率有关 • 手机型号对广告是否被点击具有影响,三星、苹果、小米和其他手机APP上RTB广告点击率更高,尤其是苹果,广告被点击的概率的对数比...• 网络类型、运营商和竞价底价的因素并不是广告点击率的影响因素 这些结论基本上与之前由描述统计分析所做的预测一致。...五、结论与建议 本报告对手机APP上RTB广告点击率的影响因素进行统计分析,得到了以下结论: • 影响手机APP 上RTB广告是否被点击的主要因素主要有广告是否为全插屏广告、广告交易平台、广告投放时段和手机型号
当给你两个广告,广告A的点击率是0.3,广告B的点击率是0.2,那能说明广告A的质量好于广告B么?单从点击率来看,确实是这样的,但假设我再告诉你曝光数据: ?...此时我在告诉你每个位置的点击率数据: ? 这个期望点击率,我们在后面再来介绍如何得到。...有了这个点击率的数据,我们就可以计算广告A和广告B的期望点击次数:sum(每个位置的曝光 * 每个位置的期望点击率): ?...讲到这里,其实你应该能够大致明白COEC是怎么回事了,它更能够准确表示某个广告的实际点击率水平,能够一定程度上消除位置和其他因素的偏差对于点击率的影响。...最后再讲一点每个位置期望点击率的计算,这里简单讲三种方法: 1、最简单的一种方法就是直接统计每个位置上的点击率,但这么做并不十分恰当,一个影响最大的因素就是广告质量。
不同点 虽然两者从问题的定义上看是一致的,也确实共用了不少算法、工具和方法论,但是两者面对的问题和挑战存在差异,从某些方面来说,转化率预估要做好比点击率预估更难。...转化率预估效果采集更困难 点击率预估预测的是用户的点击行为,用户的点击行为可以通过在广告位上埋点进行上报,由于用户点击数据影响流量主的收益,因此通常流量主会尽可能保证点击效果回流的质量和数量。...转化率预估在效果数据采集上的困难是广告系统采用CPA[1]计费的一个主要难点。转化数据采集的能力,是腾讯社交效果广告的一大优势,在APP类广告中这种优势体现得尤为突出。...不同类型商品的转化效果差异大 点击率预估在不同广告位上的点击率差异往往比较大,而转化率预估在不同商品类型上的转化效果差异更加明显。拿电商和APP的转化数据来说,两者的转化指标差异能达数倍之多。...常见的包括,用户的下单行为、APP的激活转化、微信上微信公众号的关注行为,也有在社交广告上新兴的赞点评转化。 现在还比较少涉及多目标优化,此次赛题也只以用户的APP激活转化作为转化率预估的目标。
这次来谈谈负采样点击率修正的那些事。...1、负采样点击率修正 在广告点击率预估中,正负样本的比例是很不平衡的,所以有时候需要进行一定程度的负采样,即对负样本进行一定比例的采样,降低正负样本不平衡的程度,一定程度上提高模型预估的精度。...假设整体样本中的正负样本比例为1:3(当然实际上会比这更不平衡的多,此处仅仅是举个例子),由于假设训练集和测试集中的样本是独立同分布的,那么由不采样的数据训练得到的模型,在测试集上的点击率平均值约为0.25...此时我们对负样本进行一定程度的采样,假设采样率为1/3,这样能使整体上正负样本比例保持在1:1,但是具体到A、B和C三种类型的广告,其比例就不确定了,咱们具体来算一下,结果如下: ?...因此样本采样虽然可能带来更好的模型精度,但是在广告场景中,需要对点击率进行修正,修正公式如下: ? 上图中,q是修正后的点击率,p是采样后的预测点击率、w是采样率,推导过程如下: ?
今天介绍的是CIKM 19上雅虎发表的一篇文章,主要介绍了如何在广告点击率预估中进行软频率控制,避免过多的给某一用户展示太多次同一广告造成的点击率下降和用户体验损失。一起来学习一下。...下图展示了不同设备上Gemini Native的广告展现形式: 本文主要关注CPC收费模式。...橙色曲线中每个点的计算如下: 比如当同一个广告给用户展示第2次时,其平均的点击率是首次展示给用户点击率的80%,当同一个广告给用户展示第3次时,其平均的点击率是首次展示给用户点击率的67%。...而性别未知的用户则对重复展示的广告有更高的容忍度。这部分用户大都是为注册用户,在行为表现上与已注册用户表现出一定的差异性。...无论何种粒度,广告用Af表示 同样,时间窗口也分多种,如昨天,上一周,上个月,用Tf。 那么某一用户在某一时间窗口内展示同一广告的次数可以表示为fa,u(Af,Tf)。
最后排序的时候,根据这个pCTCVR进行排序。 从技术层面来看,多目标基本上就这点东西,并没有什么高深的技术,也就是把原本神经网络一个塔变成两个塔,原本按照pCTR排序转变成按照pCTCVR排序而已。...追求点击率希望用户多点多看,本质上也是因为希望用户多看了能多花钱。现在推了一大堆用户很喜欢看但几乎不会买的东西,其实是一种资源的浪费。因为如果推一些用户潜在可能喜欢的,反而可能构成成交。...这些目标之间逻辑上可能本身就是有冲突的,符合用户兴趣的东西,用户可能不会多看,用户喜欢看的,又不一定会购买。所以我们围绕点击率来建模,本身就是有损失的。 那么不围绕点击率建模行不行呢?...往往点击率有了大幅提升之后,转化率反而会下降,因为点击多了,计算转化率时的分母也就变大了,因此反应在转化率上反而降低了。 反过来也是一样的,有的时候点击率大跌,转化率反而增加了。...有了多目标模型之后,转化率的塔可以和点击率的塔共享输入,一方面是极大地拓展了样本的数量,另外一方面是由于点击率和转化率目标之间存在很大的共性,它可以从中提取到点击率模型学到的信息。
必须看的前言 本文全程干货,建议朋友们收藏后慢慢阅读! 另外,我主页上还有不少与ABTest和数据分析相关的博客,感兴趣的朋友可以再去看看,希望能给你带来收获!...事实上,我们希望能证明零假设是错误的,并证明 A 和 B 结果之间的差异要比偶然性可能导致的差异更大。- 备择假设:与零假设相反,即实验者希望证实的假设。...假设检验的基本思想是“小概率事件”原理,其统计推断方法是带有某种概率性质的反证法。小概率思想是指小概率事件在一次试验中基本上不会发生。...这里需要借助样本量计算工具: 首先需要设定点击率基准线以及最小提升比例,我们将对照组的点击率设为基准线。...label"].describe()) print("策略二: " ,data[data["dmp_id"] == 3]["label"].describe()) 可以看到策略一和策略二相比对照组在点击率上都有不同程度的提升
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