第一章 从数学建模到人工智能 为什么要把数学建模与当今火热的人工智能放在一起？ 首先，数学建模在字面上可以分解成数学+建模，即运用统计学、线性代数和积分学等数学知识，构建算法模型来解决问题。数学建模往往是没有对与错，只有“更好”（“better”），就好像让你评价两个苹果哪个更好吃，只有好吃、不好吃或者更好吃，没有对与错。ˌɑːrtɪfɪʃl ɪnˈtelɪdʒəns]，简称AI）
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2024-01-08 12:40:42
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AIPL模型起源于美国，是一个营销模型，其核心意义在于描述消费者与品牌之间关系发展的不同阶段。：认知，指用户对品牌有一定的认知，通常
大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。上一篇《一文看懂：搭建活动分析体系》分享以后，有小伙伴问：那做活动分析，是不是也有模型呢？答：不但有，而且很多。而且互联网大厂尤其热衷于创造新模型，以至于每年都有新词冒出来，诸如：AIPL、FAST、GROW、RISE、5A……等等，看得人头晕目眩。今天就跟大家简单聊聊这些营销模型背后的底层逻辑。一、营销模型的本质遇到新名词，先不要急着“熟读并背诵”
原创
2021-12-28 21:38:47
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在当今这个数字化时代，商业战场的硝烟从未如此浓烈。随着互联网红利的逐渐消退，公域流量的成本水涨船高，企业间对于有限用户资源的争夺已进入白热化阶段。每一次点击、每一个曝光背后，都是...
原创
2024-05-11 09:29:26
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引言最近两年，淘宝从流量运营，慢慢转变成了用户运营，在流量运营下，淘宝提出了人货场的概念，销售=流量*客单价*转化率，在用户运营下，淘宝近两年反复再提AIPL概念，是的，如果你不明白什么是AIPL，那接下来一大半的课程，或者淘宝组织的会议，你可能都听不懂了，今天我们就来简单聊聊什么是AIPL模型。 AIPL模型是来源于美国的一个营销模型，AIPL的意思分别是认知、兴趣、购买和
文章目录4.AIPL消费者行为全链路可视化模型实践4.1、用户画像用户画像产生的原因用户画像概述用户画像构成原则第一类用户画像 User Persona第二类用户画像User Profile4.2、标签体系标签体系简介标签分类贴标签的方式标签的优化用户画像标签和权重4.3、用户画像大数据应用4.4、AIPL模型介绍AIPL模型的产生背景消费者精细化运营解决方案AIPL模型简介4.5、AIPL模型
新零售的时代，消费者产生消费的场景越来越复杂，传统营销意义上的AIPL模型也延伸出无数的可能性。AIPL链路分析的重点是针对每个消费者在不同阶段的特征进行深入挖掘，进而支撑市场、运营、商品等进行策略调整。一.触达渠道 从引起消费者关注的场景来看，目前消费者可触达到品牌进而产生关注的渠道有非常多，包括自有的渠道以及外部合作渠道，场景也从单一的线上/线下场景，变成线上线下融合的无界限交互场景
有小伙伴问：那做活动分析，是不是也有模型呢？答：不但有，而且很多。而且互联网大厂尤其热衷于创造新模型，以至于每年都有新词冒出来，诸如：AIPL、FAST、GROW、RISE、5A……等等，看得人头晕目眩。今天就跟大家简单聊聊这些营销模型背后的底层逻辑。
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2022-04-20 15:54:32
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简介： 为什么说Quick Audience是集数据资产构建、用户分析、精准营销投放、跨端社交互动和全域会员管理为一体的全域消费者运营平台，其中一个很大的原因是置入了经典营销模型，如RFM模型与AIPL模型，由方法论支撑消费者运营，实现高效增长与拉新。 背景 在营销过程中需要思考如何分析数据以及如何 ...
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2021-07-29 14:11:00
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作者介绍画像数据产品@草帽小子《大数据实践之路：中台+分析+应用》核心作者专注用户画像，著有用户画像、标签体系等系列文章人人都是产品经理专栏作家“数据人创作者联盟”成员大家好，我是草帽小子~上一篇我们分析了《阿里达摩盘：画像营销洞察有哪5种玩法？》，下面我们来了解一下达摩盘的DEEPLINK分析。 01 DEEPLINK分析基于阿里妈妈营销大数据、品牌数据银行AIPL方
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2021-11-25 19:33:17
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这些目标如何选择、如何定义优先级，本质是战略层面的问题。对于一个处于快速增长期的平台来说，一般营收的重要性大于盈利，影响力提升与获客的重要性大于营收；对于增长趋缓、发展进入瓶颈的平台，利用大促撕开战略品类和人群方向的缺口，是业务突破瓶颈的关键；而对于一些稳定的大型平台，开辟全新获客渠道（如下沉市场、线下市场、海外市场）和顾客精细化运营（如 AIPL）非常关键。
原创
2022-08-30 11:21:57
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目录1.数据分析2.数据分析的问题解决2.1在做数据分析之前，我们需要思考什么？2.2明确大目标后（比如提升用户购买转化）该如何工作呢？2.3提一个好的问题，帮你明确目标是什么？2.4了解数据分析的思维方法，制定具体的报告/产品方案2.5掌握技术工具3.数据分析的目标3.1在线销售数据分析3.1.1围绕用户3.2围绕商品3.2.1供应链4.03.3围绕渠道（场）3.4人货场的核心4.AIPL模型
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2023-07-04 13:09:47
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