简介
分享从目前互联网行业中普遍遇到的价值预测的难题和挑战开始,介绍目前常用的价值预测手段,包括主观猜测、样本放大、行业数据推算、数学思路估算等,并介绍常见的价值验证标准手段 -- AB测试的核心要素与局限性。随后,会提出一个全新的价值估算思路,基于顾客建模、历史数据检索统计,对项目、市场投放活动、用户的行为价值进行精准估算,以作为企业战略ROI判断、系统竞争算法、预测思路的核心支撑。分享将指出该思路的多种应用场景,并介绍基于此的精细化运营实践
课程收益
1. 目标:
企业在进行战略决策、市场活动ROI估算,或者项目优先级排期时,需要预估项目、活动、产品功能价值,作为优先级决策的核心依据。然而对于未发生的事情,很难准确预估,是个常见行业难题。本分享将介绍一个全新思路,为行业解决价值预判难题提供参考与借鉴。
2. 成功(或教训)要点:
该思路深挖用户的历史行为在系统中沉淀的价值,充分发挥大数据的作用。实践证明,基于该思路做出的精准决策准确性较高,具有较高参考价值。
3. 启示:
将预估从主观变为客观,从测算转为统计,通过统计学对项目、市场投放活动、用户行为所产生的未来价值进行预测评估的系统方法,为精准决策和精细化运营提供关键依据。
培训对象
互联网企业管理层、高层经理、产品、市场、运营等非技术岗位、数据分析师,及其他对数据分析感兴趣的同学。
课程形式
面授
课程时长
1天(6H)
分享提纲
1. 价值预测的方法、挑战和普遍痛点; |
2. 大数据未来价值测算思路; |
3. 典型应用场景; |
4. 精细化运营和增长实践案例; |
5. QA(答疑)。 |
Alden
百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员
Alden
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