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空包网黑产:私有域流量博弈由“广泛”向“可操作”转变

更新时间:2019/11/5 / 阅读次数:306


空包网黑产:为什么要做好“深化”和“私域流量”?如果我们用一个词来概括,那就是“强迫”。

让我们先谈谈深化。这个市场,不管产品和逻辑有多好,没有良好的运作都难以生存。在零售业中,忠诚是一门特殊的艺术消费者不会对品牌百分之百忠诚,但品牌运营商和消费者却在不断追逐对方数据显示,现在四分之三的消费者是两栖动物,他们将在线和离线消费。近几年来,随着网络流量的快速发展,许多零售企业迅速崛起,争取更多的分红现在,每个人都得挤到深水中去竞争这部分两栖动物的消费者。这也是我们过去四年在数据应用领域所获得的见解。

这就是“私有域流量操作”出现的原因从短信、图片和文字,到短视频,甚至是带货的KOL,企业都在试图寻找这两大巨头之间所谓的私有域流量但我们认为这种流量是“泛私有域流量”,并不能真正成为企业本身的流量。只有企业有机会和手段来管理这些流程,从中提取数据智能或运营智能,企业才能在市场中找到自己的定位。

针对这种情况,2018年以来,talkingdata进入了数据深化应用的下一阶段,并与一些行业龙头企业进行了探讨和实践这里有三个箱子。

智能街区,使门店定位和运营更加高效。一是地理数据的智能应用,即将地理数据与消费者肖像相结合,在地理街区零售“人货场”中绘制“场”。

与提拉米苏一样,每个地理街区都有多个层次,如常住人口、流动人口、基础设施、娱乐设施、交通设施等,我们可以结合企业相应的业态来评估街区的价值。这种评价不仅可以帮助企业在门店建设阶段选择经营场所的位置,而且可以指导企业在运营阶段的经营网络该模型的实现基于talkingdata开发的人工智能模型基于基于地理数据的数字平台,可以为餐厅、便利店、药店等不同格式提供开放接口。

经过一年的实践,我们通过对400家门店的实际操作,对算法进行了调整和优化。首先,根据不同格式调整算法的精度。例如,零售业经常提到“三年半”、半年生意、半街生意和半天生意。其次,对企业的类别销售进行了相应的耦合和分析此外,我们还对各条城市线进行了广泛而长期的研究,使该算法能够构建成一个可操作的模型。

销售量预测使供应链管理更加智能化消费渠道上的消费者和产品数字化,意味着企业可以通过消费来决定生产,甚至可以定义供应链,这对于降低成本、提高效率具有巨大的前景。这也是我们对连锁餐饮品牌的一次尝试。

如果能够对未来一天或半天的销售量进行预测,不仅可以帮助企业提高效率、减少损失,还可以满足控制生产商供应链的需求。

对餐饮企业来说,一天要订5次,过期的食品材料只能扔掉,会造成损失。但不同成分的保质期不同,很难准确把握消费量和库存量。虽然后端的erp系统很好,但对于实际的生产商,如店长、厨师等来说并不方便。这需要一个足够简单的界面,将人类的智慧和经验转化为数据模型,以预测商品的输入和输出经过9个月的训练和优化,数万实际生产者和大规模生产环境,该算法模型在预测能力上具有领先优势,是一个加速的过程。

当数据和智能相结合时,企业将具有以下三大优势。首先,数据处理、质量验证、上传下载等业务模板可以降低业务人员的使用难度。其次,系统中隐藏了模型建立和模型优化,大大降低了人工智能系统的访问门槛第三,数据输入和输出可以定制,以满足不同格式的需求。

线上线下流量的整合,使得平台出现了转机。当离线数据成为一个非常重要的环节时,在线媒体和大流量持有者由于想进入离线状态,其开放性也逐渐得到发展。

在这种情况下,企业在运营私有域流量时需要考虑如何连接多个线上和线下流量通道。此时,需要一个运营或战略中心将渠道和客户连接到该中心基于自己定义的策略,可以将不同的渠道进行数字化、大规模的连接,从而完成业务。

我们在这个项目的实践中花了两三年的时间,积累了三个经验:在质量和效率的集成建模方面,我们只能选择一个品牌和一个效率;其次,数据科学家很难优化模型的准确性,但我们应该通过大规模的消费者实际反馈来培养这种模式;在渠道方面,无论是卡片还是智能导购,企业与消费者之间的互动点、互动策略和执行点都不应该通过一个独立可控的平台来循环利用,不仅仅是基于交通平台本身的模式。

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