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一、我们有一些4、5年的沉睡用户,还能唤回么?

如何唤醒沉默用户

这个可能跟所处行业有关系。电商类的,4、5年,用户可能早就没印象了,这时候你产品的品牌
力量、促销力度可能会比较关键;招聘类的,也就那么几家,这时候重新建立情感链接才是更重
要。用户的召回讲求发送策略,尤其使用邮件这个渠道,关于召回邮件等营销内容你可以去亿业
官网看看。
你以为不可失去的人,原来并非不可失去
你流干了眼泪,自有另一个人逗你欢笑,
你伤心欲绝,然后发现不爱你的人,
根本不值得你为之伤心,
今天回首,何尝不是一个喜剧?
情尽时,自有另一番新境界,
所有的悲哀也不过是历史。

二、【大V升级】我们十月份才买的用户怎么办啊,强烈要求召回

沉默用户召回 英文

如果给以前用户补偿,那就是对将要购买用户的不公。同样是花了999买了个手机,凭什么只给买了的好处,不给还没买的好处?不给补偿就是歧视未来用户!强烈要求给购买ips屏用户补偿,给赠品!!反对歧视未购买用户!要补偿!!要赠品!!要公平!!反歧视!!

三、什么是广告召回?在计算广告中什么作用呢?

如何唤醒沉默用户

首先广告本身就是一个商品,商家在广告平台投放后就生成了相应的广告,其次商家可以选择购买关键词及对关键词进行竞价,投放的时间段,投放时间段等。
上线后的广告会进入广告平台的物料池子,对于平台而言需要承担起调整整体的供需关系,供给方是商家,他们提供广告( 包含:触发的关键词,展示的创意图片等)。对于需求方用户而言,展示合理匹配的广告商品以及创意的图片。
平台在为了使整体供需更加平衡,会做一些补足的工作,包括:用户搜索的词汇能够最优的关联到广告购买的合理关键词(关键词推荐商家购买);刷选并展示最吸引用户的创意图片等。
对于用户而言,他输入的搜索词会经过 “召回匹配” 模块,然后选择出和搜索词相关的广告商品,然后选出的广告商品会经过业务层的排序后最终展示给用户。
对于平台而言,增加合理广告商品的召回,既有利于增加商品的丰富度,又可以增加平台的收入。但是对于用户而言,展现符合用户搜索的广告商品是基本前提。所以召回匹配模块的作用就是权衡召回广告商品的“召回率”和“准确率”。
召回率和精度示意图
假定:从一个大规模数据集合中检索文档的时,可把文档分成四组:
– 系统检索到的相关文档(a)
– 系统检索到的不相关文档(b)
– 相关但是系统没有检索到的文档(c)
– 不相关且没有被系统检索到的文档(d)
则:
– 召回率r:用检索到相关文档数作为分子,所有相关文档总数作为分母,即r = a / ( a + c )
– 精度p:用检索到相关文档数作为分子,所有检索到的文档总数作为分母.即p = a / ( a + b ).
举例来说:
一个数据库有500个文档,其中有50个文档符合定义的问题。系统检索到75个文档,但是只有45个符合定义的问题。
召回率r=45/50=90%
精度p=45/75=60%
本例中,系统检索是比较有效的,召回率为90%。但是结果有很大的噪音,有近一半的检索结果是不相关。研究表明:在不牺牲精度的情况下,获得一个高召回率是很困难的

召回率和精度示意图
假定:从一个大规模数据集合中检索文档的时,可把文档分成四组:
– 系统检索到的相关文档(a)
– 系统检索到的不相关文档(b)
– 相关但是系统没有检索到的文档(c)
– 不相关且没有被系统检索到的文档(d)
则:
– 召回率r:用检索到相关文档数作为分子,所有相关文档总数作为分母,即r = a / ( a + c )
– 精度p:用检索到相关文档数作为分子,所有检索到的文档总数作为分母.即p = a / ( a + b ).
举例来说:
一个数据库有500个文档,其中有50个文档符合定义的问题。系统检索到75个文档,但是只有45个符合定义的问题。
召回率r=45/50=90%
精度p=45/75=60%
本例中,系统检索是比较有效的,召回率为90%。但是结果有很大的噪音,有近一半的检索结果是不相关。研究表明:在不牺牲精度的情况下,获得一个高召回率是很困难的


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