分享一下评估网站设计的6个问题

作者：远鸿助理网日期：2023-05-01 08:11:11

分享一下评估网站设计的6个问题，营销理论告诉我们，开发1个新客户的成本等于留住6个老客户的成本，也就是说留住老客户是企业具有性价比的选择，但是老客户每年都在流失，每年都必须加倍开发新的客户。销售漏斗理论告诉我们，让那些老客户反复地从漏斗中漏出的成本远远低于新客户从漏斗中漏出的成本，可是很多老客户并没有变成种子或者金豆子，而是沉没在很多企业网站[/URL]的管理者觉得为企业网站[/URL]添加内容是一个痛苦的过程，他们往往是被自己的想法和网站限制住了。是换个方向思考的时候了，让我们一起创新，来给网站增色吧。　　1.建设企业博客或论坛。当然会给网站增添新内容。　　2.服务经历。如果你的客户能根据你提供的产品或服务写一小段文字很多客户问我为什么正规的网站设计都至少要叁千元以上，高有的甚至上万，可是很多网站服务商报价却很便宜，一千多块，甚至几百块，为什么一个行业有如此悬殊的报价，便宜的到底便宜在哪里？其实便宜的网站是不可能真正便宜的，谁都不会做亏本买卖，省来省去后压缩的还是网站的质量，终损失的还是企业自己。而真正划算的，应

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有些公告比较棘手。FaceBook将会因为其错误使用视频广告效果评估指标而被起诉。如果FaceBook没有主动公布这些信息的话，是否仍将被卷入这场法律事件中？我想答案仍然是肯定的，因为真相终将无法被隐藏，广大营销界人士需要真相并且有权了解真相。

如何选择正确的归因模型来进行营销效果评估？如何评估你的归因模型供应商？专栏作家 Alison Lohse 给出了6个问题帮你理清思路，并且避过归因模型的那些坑。

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提出正确的问题，会帮助你更接近事情的本质，尤其是对于营销效果评估建模来说，此点尤为重要。这里有一个问题列表，可以用来向归因模型供应商和数据科学家提问，以便系统、深入的了解归因相关的话题。问题1：模型使用了什么算法？理想的回答：使用了一些各有特点的预测机器学习算法：比如FTRL，神经网络，博弈论以及逻辑回归算法(LR)等。就像科技进步那样，在数据科学上也有很多的进步。很多像我这样的非数学专业人士都很喜欢逻辑回归算法(LR)，因为它是我们理解最深的方法之一。在末端的方程中，有一个因变量和许多自变量，这些自变量决定了每个变量是如何描述因变量（原文是自变量）的变化的，比如销售额。

这是一个完美的场景——如果我在搜索，视频和电视广告上增加 X的预算，由那个全能公式可预知，我的销售额将会增加到Y。但是如果有季节性因素的影响，销售额会产生什么变化？如果砍掉电视广告上的预算，对整体的营销组合又有什么影响？上面提到的那些算法，能够帮助我们统筹考虑季节性因素和渠道间相互影响的因素。由此也带来了第二个问题：问题2：同时使用了多少种算法？

理想的回复：至少混合了三种算法。每个算法都有自身的长处和短板，在算法的使用上，最好不要把所有的鸡蛋都放在同一个篮子里。而且每一个行业都有其独特性，甚至在同一个行业里，每一个客户都会有不同的表现。例如，在同一个行业中，我们发现有一家客户在使用逻辑回归算法(LR)时，能有90%的概率预测正确，但是，对另一家客户，使用LR算法仅能准确预测到30%的变化。实验设计或者A/B测试被引入了很多的高级机器学习算法。这些机器学习算法，将挑选出经测试切实有效的方案，并且用来加强自身的预测能力。问题3：多种算法是如何组合使用的？

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