搭建LTV模型:负责基于DeepFM算法结合RFM模型搭建LTV模型MAPE降低到20%根据LTV预测用户未来的贡献收入帮助业务部门衡量各渠道拉新用户的ROI实现营销预算优化和用户价值最大化
搭建Uplift模型:在某国家调整了发放优惠券的策略精准识别发券后更容易购买的用户通过 A/B 测试优化发券策略带来了18%的成本节约且gmv无明显下降
促进用户增长:深入分析高价值用户的购买行为提出假设帮助业务部门提升高价值用户的数量推动整体平台收益增长针对退换货频繁的问题搭建预测模型以优化退换货流程
指标波动分析:日常指标监控对异常展开多维度的分析及时找到原因
投放效果分析:通过四象限法则对多渠道广告投放效果进行全面分析详细评估各渠道在不同展示位置时间段广告创意用户群体的曝光量点击率转化率CPA等核心指标针对性调整预算投放优化广告创意调整定向策略改进投放时间与频率
优化广告投放:通过比较多个广告渠道不同计费模式的ROI找出最佳组合通过边际效应分析确定广告支出的最优点优化广告预算分配动态调整各渠道的投放策略并持续监控和优化投放效果确保广告支出带来最大回报
报告撰写:负责撰写广告投放效果的周报和月报通过按渠道广告类型用户群体等多维度深入分析核心指标趋势并提出优化建议帮助企业优化广告投放策略提升整体投放效果和预算效率