天平项目
2017-03-27 12:59:38 2 举报
AI智能生成
天平
作者其他创作
大纲/内容
项目目的
目前渠道流量红利优势已不再显著,精细化运营渐渐渗透到各个方面。资源位作为渠道重要营销手段和工具,如何精细化运营不仅涉及用户的购买体验,更涉及到投入产出的最大化。但目前活动之间的排期更多的是人为因素的判断,对资源位产出效果的评估也比较单一化,无法真正衡量不同活动的产出,以至于无法将最优的资源留给最合适的活动。
项目价值
建立资源位效果的评估标准,促进活动排期的合理化,以达到资源利用的最大化,帮助运营更好的完成kpi
执行要素
1、标准确定——确定活动统计逻辑,实现活动与资源位的数据监控
a.随着业务的发展,RD统计逻辑对于活动来讲局限性越来越明显,最重要的一点是无法区分不同路径下产出。
b.新的活动统计逻辑基于路径更全面的评估活动的整体效果以及不同路径下的效果。
2、定向分析——活动效果分析、资源位效果分析。建立数据监控后,还需对资源位异动分析
资源位效果的影响因素,也是提升运营效果的驱动因素,不同因素之间的权重
建立资源位效果评估标准,以指导活动产出的合理评估。
建立资源位效果评估标准,以指导活动产出的合理评估。
3、效果预测——资源位效果的预测与预警
项目内容节奏
1、统计逻辑开发
a、全引导口径统计逻辑
b、基于路径的统计逻辑
2、P0活动效果评估与监控
a、P0活动数据支持
b、月度活动效果评估
c、17年历史活动效果评估
d、活动档案梳理
3、资源位效果分析
a、对外:全引导口径数据效果分析
b、对内:基于路径口径的数据监控——目前是由陶修伍在做监控
c、首页资源位全引导口径周报
d、首页资源位效果评估体系
e、资源位梳理:资源位有哪些,每个资源位的流量预估
4、资源位投入产出预测
a、资源位投入评估
虚拟金
时间
优惠券
b、资源位产出评估
产出算法制定:流量+活动类型+投入资源等——>预测活动产出
影响因素:梳理自变量和因变量
产品化:实现运营自助选择资源位功能——运营在已知活动类型、优惠券力度的基础上,组合资源位、时间、优惠券等投入,得出在不同资源位的产出,选择产出最大化的资源位。
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