牛客252130102号 level
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中国人民大学
2023
数据分析师
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9月28接的意向函,一个半月了也没有下正式offer也没有人联系...这正常吗大家,而且我也联系不上hr那边,该怎么办啊😢😢
今天也要投简历:会,东子干这个事很正常,我日常实习被鸽,暑期实习被鸽,同学也有已经打电话说等着去北京,然后没有了
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牛客北方网友:学历部分两大块空白是啥啊
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之前抖音电商碰到的业务题如果推得电商广告太多,能提高电商的gmv,但会造成抖音流量的下跌问:如何衡量这个策略的roi?如果确定要采用这样的推荐策略,需要从别的业务线来找补流量(拆东补西),那么怎么确定具体从某一业务线所要补充流量的比例呢?以上,希望可以有大佬帮忙答个疑。另外还想请教下各位,关于业务题这方面有哪些特定的思路吗?比如异动分析,指标体系,量化策略收益率等等这些。真的感觉之前实习都没学到什么思维上的东西😢
东北小透明:说说我的看法:(1)第一个问题:首先可以可以根据因果推断(找到相似的样本准实验)、abtest确定流量下跌的占比,并得出新老用户下降占比多少,然后根据新老用户下跌的占比估算用户剩余生命周期总价值,根据ROI投资回报率公式,分子为GMV,分母为流失用户生命周期总价值,可以以不同广告投放比例设置多个实验组,已知广告投放越多,gmv增长越多,流量下跌越多,分子上升,分母成本越高,可以设置ROI为一个阈值(最大容忍度),从而求得峰值,(多个峰值时取广告投放比例最小的那个),从而以此广告投放比例作为衡量阈值。 (2)第二个衍生问题:首先,业务线流量可以按照总人数比例计算,调用流量不可以低于某个阈值,低于某个阈值可能影响该业务的正常运营。 其次,补充的流量=广告推广的总流量-电商业务线本身流量,某一业务线补充的流量=补充的流量*某一业务线总人数占其他业务线流量占比,可以设定一个范围,视业务对补充的流量进行阈值波动,并且对该业务线的流量根据活跃度进行分层——高活、中活、低活,并设定比例进行抽取,避免广告分发的过度倾斜导致破坏整体业务线内容氛围。 对每一业务线按规则抽取后,进行abtest,需要达到两个目标:(1)各业务线核心指标不受影响(不显著);(2)实验组gmv显著提升,roi在合理范围。
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