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生成式ai

#AI 生成簡報  #Tome 使用教學

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【再行銷】針對來過網站的人再行銷抓住回流機會

再行銷原理說明 幫助觸及網站的舊訪客或曾用過你應用程式的使用者，趁這群人瀏覽 Google 多媒體廣告聯播網網站 ( 多媒體再行銷 ) ，或在 Google 上搜尋您商品 / 服務的相關字詞時 ( 搜尋再行銷 ) ，向他們顯示您的廣告。 什麼是再行銷名單 ? 再行銷名單是由一群網站訪客或應用程式使用者所組成。建立名單時，您需要 設定規則 ，指定系統將訪客或使用者加進名單的時機。此外，您也可以 指定再行銷效期 ，決定希望訪客或使用者留在名單上的時間。再行銷名單建立完畢後，必須 加進某廣告群組做指定目標 ，您才能向名單上的訪客或使用者放送廣告。 名單使用前提門檻 ?    再行銷名單使用門檻  Google 多媒體廣告聯播網   過去 30 天內必須累積至少 100 名活躍訪客或使用者  Google 搜尋的名單   活躍訪客或使用者人數不能少於 1,000 名 初次使用再行銷操作 _ 安裝再行銷代碼的方式說明 : (1) 從 AdWords 加入 (2) 從 Analytics 中啟用再行銷 若您使用 Google Analytics ( 分析 ) ，建議您 採用網站上現有的 Google Analytics ( 分析) 追蹤程式碼 ，不要使用 AdWords 再行銷代碼。詳見下分述： (1) 從 AdWords 找 再行銷碼置入網站： 登入 [AdWords ] >> 按一下 [ 共用資料庫 ]  >> 按一下 [ 目標對象 ]  >> 按一下 [ 設定再行銷 ] >> 碼安裝於的 </body> 代碼前面  (2) 從Analytics 中 啟用 再 行 銷 為網站資源啟用再行銷後，您就可以根據 Analytics ( 分析) 資料建立再行銷目標對象 ，並與連結的廣告帳戶 ( 目前為 AdWords 和 DoubleClick Bid Manager) 共用這些目標對象。     啟用「再行銷」和「廣告報表功能」 【步驟】管理＞前往 “資料收集” 介面將原本顯示 OFF 的開關改為 ON 即可如
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超實用！從有趣的槓桿資源整合實例看商業模式的魅力！

因應公司讀書會的即席分享，在邊準備的同時也寫一篇摘要來跟大家分享內容- " 從實際案例看商業模式 "。 會選擇這個題目是因為先前曾報名聽過下面這位講師的授課分享，覺得印象深刻、挺有趣的槓桿資源整合模式： 講者 ：洪大倫 / 光明頂創育智庫  創辦人 主題：商業模式建構與實戰  －－ －－－ －－－ －－－－　　 以　下　正　文　開　始　　 －－－ －－－ －－－ －－－－ 彼得杜拉克曾說：｛當今企業的競爭，不是　產品之間的競爭，而是商業模式間的競爭｝ 那麼你對商業模式的認知概念是什麼？商業模式講的並不僅是營收獲利方式，而是 描繪一個組織如何創造、傳遞及獲取價值的手段與方法。換句話來說，商業模式的本質是一種資源的交換　（這邊的資源指的可以是產品、服務或金錢等） 你 提供一個什麼樣的產品，能給使用者創造什麼樣的價值   ？ 意即若你沒有用戶價值，就沒有商業價值 最基本的模式是，消費者Ａ向你這家公司Ｂ採購某個產品，付給你的金錢大過於你付給上游供應廠商Ｃ的成本。對Ａ來講，他認為自己拿到的貨品與所付出的費用是值得、划算的；對Ｂ來講，中間的價差是有獲利利潤的，兩方皆歡喜的交易。 你可能會問，Ａ為什麼願意用＄２買＄１成本的東西呢？ 中間有一些可能的原由好比說： 資訊不對等（比方說代購市場） 高附加價值（你做不到、但另一方有專業可以提供的服務或商品 EX: 手機、醫師、律師） 讓我們來看以下這一個有趣的創意行銷例子: 【珠寶老闆推出「只要下雪就免費」創意促銷，他是怎麼做到的？】 原來這位逗趣有創意的老闆先找保險公司保了天氣險，若遇風雪達標準，活動中承諾給予消費者的支出將有保險公司支付。中間老闆並無損失，且這一舉動不啻為消費者、保險公司、以及老闆共創雙贏，真是聰明呢! 讓我們在來看看這個令人印象深刻的商業案例 某中國航空公司正愁如何締造機票營收，經過觀察與問券發現，他們的客戶到機場後往往需要再轉成一段路進市區，於是他們思考....是不是能透過提供免費市區接駁服務來提供機票的銷售量?? 直接補貼乘客$150的機場機送費?  買小巴來載客呢 ? 自購車輛載客 ? 這麼多的司機哪裡聘僱 ? 成本划算嗎 ?? 最後，這家聰明的航空公司想出了一套各方雙贏的營運模式：
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關聯規則 association rules

關聯規則 (Association Rules)  參考連結:   http://myweb.fcu.edu.tw/~mhsung/Ecommerce/Data_Mining/Association_Folder/DM_association.htm 優點 缺點 採用的計算模式簡單易懂 所產生的結論簡單易懂 適合非監督式資料 能分析不同形式的原始資料 當商品數量增加，運算會隨之而成幾何級數增加 不特別重視商品的個別特性 難以決定組合的適合商品數 容易剔除(忽略)罕見的商品 理論 當挖掘演算法所找出的規則滿足使用者訂定的最小的minimum support與minimum confidence的門檻時，這個規則才會成立。 元組 出現頻率 A 45% B 42.5% C 40% A和B 25% A和C  20% B和C 15% A和B和C  5%  Support： 就是一個元組在整個資料庫中出現的機率。 P（condition） minimum support：界定一個規則必須涵蓋的最少資料數目  Confidence：界定一個規則預測強度(信心水準)。 P（condition and result）/ P（ condition） minimum confidence可信度：界定一個規則最小預測強度(信心水準)。  提高率（興趣度）： P ( condition and result) / P ( condition) * P ( result ) 當興趣度大於1的時候，這條規則比較好的； 當興趣度小於1的時候，這條規則沒有很大意義的，應該略去這樣的一些規則。 興趣度越大，規則的實際意義就越好。 關聯規則的種類 屬性值：(1) Boolean association rule ：僅探討item是否出現 (2) Association rule with repeated items 探討item的購買數量 資料維度：(1)單一維度關聯規則(single dimensional association rules若買牛奶，則會買麵包。 (2) 多重( multi dimensional association rules) 加上 「 年齡 」「 收入 」「
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