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数据驱动电商的零售运营
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| 作者 沈则潜 关注 0 他的粉丝 发布于 2018年2月14日 | Google、Facebook、Pinterest、阿里、腾讯 等顶尖技术团队的上百个可供参考的架构实例!
40:16

概要
在电商和大数据的时代,随着电商平台(如 eBay、淘宝等)的出现和成熟,海量、实时、跨行业和零售商的市场数据比以前更容易获得,传统的零售运营也转向更为科学和系统的数据化运营,通过市场数据和信息帮助商家优化零售运营是电商平台必须为商家提供的服务之一。 本次分享将着重介绍如何通过数据挖掘和机器学习帮助商家和运营团队来组织和优化促销活动。 首先运用时间序列 Auto Regression 模型对历年的交易数据进行挖掘,推荐季节性促销的最佳时间段,并通过进一步的对用户搜索关键字基于 NLP 的挖掘,推荐最优化的时间段进行促销的商品类别。当运营团队选择了促销商品之后,我们通过对商品以往的成交行为特征,对促销活动的表现进行预测并推荐优化策略。在促销进行期间,利用大数据平台对促销活动的效果进行实时的监控和分析,帮助运营团队做出及时的调整。依托于数据的精细化运营贯穿促销活动的整个生命周期,形成闭环。

个人简介

沈则潜, eBay 数据和商业智能研发总监,致力于大数据分析和商业智能平台的创新和发展,2008年加入 eBay 以来一直从事大数据分析平台的创新,拥有多项大数据分析和可视化领域的专利,自2013年起带领团队设计和开发了 eBay 新一代的大数据分析和商业智能平台。 主导如广告、零售运营等 eBay 重点产品领域的数据策略的制定和实施,目前主导和负责自助式平台大数据分析和智能平台的开发,与产品部门一起推动数据驱动决策和创新的产品开发和运营模式。 知名中文可视化博客:视物致知(http://www.vizinsight.com)的创办人之一,并和浙江大学的陈为教授等合作编著了国内首本可视化参考书:《数据可视化》,关注数据可视化技术及其商业化的最新发展。

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