暑期经营划重点,阿里妈妈「商家增量学习中心」开播,亿级补贴助商家赢得新增量技术

2024-08-0113:04:31中国产业经济信息网

热浪袭来,同样带来了“热”钱。

经济学术语中,有个词叫“一度效应”,指的是气温出现1℃的变化时,商品的销量也会随气温发生变化,例如德国曾统计,夏日气温上升1℃,啤酒的销售量就会增加230万瓶。“一度效应”影响,又逢巴黎奥运会、七夕等节点与热点,商家将夏日经济视为平蓄期的重点。

为助力商家把握暑期增长时机,阿里妈妈也在这个夏天开启全周期激励活动,以“不同类型商家定制激励+分行业专项扶持计划+新客专享福利”等,帮助商家抓住周期新机会,进一步打造品牌声量,拓展新客和提升销量。

同时,阿里妈妈还推出「商家增量学习中心」直播间,在7月下旬开启3场直播,官方小二面对面教学指导,在线答疑,从商家视角和体验出发,解读商家激励政策,助力商家在巴黎奥运会、七夕、88会员节等夏日节点,抓住周期新机会。

01品效结合玩转节促营销,迎来夏日爆发增长

每年夏季,消费者的消费习惯都会发生变化。

消费者消费习惯的变迁,也促使商家转变节促营销的策略,众多商家纷纷围绕着“夏日清凉”“奥运精神”等主题推出针对性营销活动,用内容营销和互动吸引消费者。

为了更好地帮助商家把握暑期生意机会点,阿里妈妈在暑期为不同梯度、不同行业的商家提供针对性的补贴激励政策,助力商家把握暑期营销时机,提升自身市场竞争力,在各自领域突围,领跑高增长。

相较于其他商家,更为成熟的头部品牌商家,往往有着更多元化的营销诉求,想要加强品牌心智建设,在投放上也更看重“品效合一”。

针对头部品牌商家,阿里妈妈推出了「品效消耗返联动计划」扶持政策。在本次数据统计期间,报名的商家同比去年活动周期消耗达到指定档位的,就可获得相应返点比例的阿里妈妈优惠券,最高可返点3.8%,单商家最多可以获得100万元的奖励。

报名品效消耗返联动计划并达成任意目标档位的商家,还可以报名参与「直播桂冠计划」,在同时完成两个计划相对应档位目标后,再获得内容营销总消耗的2.5%的加码激励。

除了营销补贴,阿里妈妈还为头部商家推出了额外的保障机制,用“品牌词首条守护权益”和“品牌词霸屏权益”帮助商家争夺高消费力人群,助力大促成交爆发。

去年双11,淘系一共有89个破亿直播间,破千万直播间则达到了834个;618开卖首日,阿里妈妈的“超级直播”,为22个淘宝直播间带来超过千万元的成交额,并且引导品牌直播成交同比增长了421%。内容电商在今天的商家经营中越来越关键,在内容侧的加持下,商家的经营确定性能够大大提高,而直播已经成为了内容消费的核心场景,对于头部品牌商家而言,直播是一条品效合一的捷径。

阿里妈妈的品牌和效果推广,则能帮助品牌商家占领品牌阵地,实现生意定爆发。商家借助阿里妈妈“UD品牌产品能力”,实现淘内外的“全域霸屏”,占领最强品牌心智阵地,而“达摩盘TA人群运营解决方案”,则能让品牌实现全域人群精准触达,提升高价值人群的转化。在“关键词场景”的帮助下,商家实现搜索卡位、类目拉新,触达摇摆人群,预测消费风口抢占先机。

除此之外,万相台无界也在持续升级各个产品能力,如在商家ROI效果达到理想水平时,帮助商家自动增加预算的自动规则工具,能有效帮助商家朋友们更高效经营。

通过阿里妈妈组合产品配置投放,借助营销工具,品牌商家在这个夏天实现品效联合爆发增长。

02组合投放精准获客,不同行业商家的确定性增长机会

夏日,消费节点、热点和消费趋势往往会呈现出不同的变化。

商家想要在复杂多变的流量环境下做好夏日节促营销,除了把握洞察机会,还要学会借势,灵活运用阿里妈妈产品能力与解决方案,科学布局预算,实现投入成本效益的最大化。

针对众多高潜力商家,阿里妈妈推出了「燃动夏季冲刺计划」,报名活动的商家只需要分别完成两个周期对应的活动目标,即可获得可抵扣50%的阿里妈妈优惠券。

除此之外,针对不同行业的商家,阿里妈妈也有着不同的激励和权益,帮助不同行业商家在各自领域突破重围,实现高增长。

对于服饰行业而言,夏季是推新和促销的好时机,同时,户外运动服饰等受季节利好较多。基于此,今年7月,淘宝服饰行业联合阿里妈妈共同推出「淘宝服饰夏季成交挑战赛」,为商家经营提供助力,单商家最高可获得70万元阿里妈妈流量券。针对运动户外和服饰商家,阿里妈妈还推出了「服饰&运动户外燃爆暑期专属计划」。

相较于其他行业,家装、教育和企业服务等行业,更偏向于线索行业,在经营投放上也和其他行业有所不同。线索行业客资争夺最为关键,想要做好营销投放,有三个关键点:首先,通过设置好推广计划,扩大曝光,精准获客;其次,巧用店铺装修和客服工具,有效承接意向用户;最后,线索资产统一管理,形成数据反哺,做好数据分析和算法优化的铺垫。

为了帮助线索行业商家降低吸引潜在客户的成本,阿里妈妈推出了「行业线索获客保障计划」,这一计划应用的是阿里妈妈的“线索推广”产品功能,计划利用投放陪跑、确定性保障和对赌交付三大能力,保障商家投放权益,用场景核心优势帮助有线索获客需求的商家优化旺旺咨询成本,降低获客成本。这一计划下,商家线索推广旺咨成本能比阿里妈妈其他场景下低10%-20%,旺旺咨询中的留咨率也优于阿里妈妈其他场景,留咨人群更精准。

刚刚过去的618期间,东鹏瓷砖官方旗舰店就通过阿里妈妈的“线索推广功能”,定向圈选近期在线下到访过建材市场的人群进行算法模型的追投,快速且高效地抢夺行业高营销价值人群,并且通过客服自动回复工具、商详页和主图增加旺旺咨询专属权益等方式,精准触发意向人群互动咨询,留咨量飙升。在618期间,东鹏瓷砖官方旗舰店咨询量突破1万,曝光量超300万,旺咨成本下降15%。

03全站推广产品升级,助力中小商家和新商的确定性增长

中小商家预算有限,每一分钱都需要花在刀刃上,相较于其他商家,中小商家需要在节促机会把握时机,巧妙结合自家产品的特点,用对营销策略。

阿里妈妈的「暑期消耗返激励计划」面向中小商家设置了四档权益,商家同比去年消耗达到指定门槛,即可获得对应门槛的返点比例,增长越高返点越多,单商家最多可获得30万元的激励优惠券。

针对不知道怎么做投放、对投放存在犹豫的新商家,阿里妈妈的也准备了一系列优惠策略。一是新客首单立减100,帮助新商家降低消费者初次尝试的门槛,快速积累客户群体;二是新客推广保障,阿里妈妈使用风险共担机制,为新客提供为期15天的保障;三是新客二单五折活动,基于第一次投放的经验和数据,商家可以更有针对性地调整投放策略。

除了三个通用的尝鲜版营销政策,阿里妈妈还针对部分商家推出特色版「燃情投放挑战赛」,商家完成档位相对应的三个任务,即可领取对应的流量券奖励,最高可达90万元。

在刚过去的618,全站推广已经成为商家618增长的新杠杆。参与内测的商家中,全站推广助力超过130个商家成交破千万,助力超150w商品全域拿量,投后7天GMV环比平均增长超过65%。

新商家入驻使用全站推广产品进行投放推广,还能获得一系列“新手礼包”,如专属百元优惠券,首单10%额外的流量扶持权益等“新手礼包”,帮助商家在不花费太多预算的情况下,获得智能化极简操作和确定性交付保障。

8月,全站推广还将迎来在算法能力、产品功能和服务体验等多方面的升级,进行全量发布,面向所有的商家开放。

THE END
1.通俗理解机器学习模式对比——离线在线与增量学习的差异1.1 机器学习模式的类比 机器学习模式可以被视为不同的“烹饪方法”,离线学习像是准备一顿大餐,需要所有食材一次性备齐;在线学习则像是开一家快餐店,需要根据顾客的实时反馈调整菜单;增量学习则更像是不断添加新食材的火锅,持续丰富味道。 1.2 相似公式比对 https://blog.csdn.net/qq_37148940/article/details/117913147
2.机器学习中的在线学习(OnlineLearning)与增量更新在线学习与增量更新密切相关,二者可以说是相辅相成的概念。 1.在线学习是一种机器学习的范式,强调模型的实时性和准确性,而增量更新是在线学习的一种具体实现方式。 2.在线学习通过增量更新的方式实现模型的持续优化和学习,而增量更新则提供了技术支持,使得在线学习能够快速适应数据的变化。 http://www.360doc.com/content/24/0306/16/82054816_1116318772.shtml
3.增量学习:让AI能够持续适应新数据的能力腾讯云开发者社区综上所述,增量学习作为一种能够持续适应新数据的学习方法,在人工智能领域具有重要的意义。它可以在不丢失之前学习的知识的情况下,通过增量地学习新数据来提高性能。常用的增量学习方法包括在线学习和增量式学习。增量学习在自然语言处理、计算机视觉等领域都有广泛的应用。未来的研究方向包括如何平衡新数据和旧数据的权重https://cloud.tencent.com/developer/news/1230521
4.机器学习第五章神经网络竞争型学习中有一个问题,即"可塑性-稳定性窘境" 可塑性:指神经网络要有学习新知识的能力。(可以理解为预习能力) 稳定性:指神经网络在学习新知识时要保持对旧知识的记忆。(复习能力) 而ART网络可以很好的缓解这个窘境,使得ART网络有个优点: 可进行增量学习或在线学习 https://www.jianshu.com/p/704151935e26
5.Heygen算法是否支持增量学习和在线学习嘲问答是的,Heygen算法支持增量学习和在线学习场景。增量学习是指在已有的模型基础上,通过不断地添加新的数据进行学习,不需要重新训练整个模型。在线学习是指在接收到新数据时,立即更新模型以适应新数据的特点。Heygen算法可以通过增量学习和在线学习实现模型的持续优化和更新,以适应不断变化的数据环境和需求。 0 赞 0 踩https://www.yisu.com/ask/36320953.html
6.一种适于在线学习的增量支持向量数据描述方法期刊在线阅读 下载 引用 收藏 分享 打印 摘要:本文针对支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)中的在线学习问题,提出了一种增量支持向量数据描述(Incremental Support Vector Data Description,ISVDD)方法.首先,理论明确了增量学习机理在SVDD中的可行性,并深入分析了在线新增样本与已有样本集合的集合划分问题;https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/xhcl201202006
7.增量学习AI技术中的在线学习和增量学习模型二、增量学习模型 增量学习模型是一种能够对新数据进行适应性学习的模型。它可以根据新的输入数据进行模型的扩展和更新,而不会对之前的知识造成过大影响。增量学习模型通常基于在线学习的思想而设计。 增量学习模型在AI技术中起到了至关重要的作用。它能够更好地适应不断变化的环境和数据。例如,在自然语言处理任务中https://wenku.baidu.com/view/30a888452fc58bd63186bceb19e8b8f67d1cef13.html
8.面向流数据分类的在线学习综述?的流式数据中增量学习一个从输入变量到类标变量的映射函数,以便对 随时到达的测试数据进行准确分类.在线学习范式作为一种增量式的机器学习技术,是流数据分类的有效工具.主要 从在线学习的角度对流数据分类算法的研究现状进行综述.具体地,首先介绍在线学习的基本框架和性能评估方法, 然后着重介绍在线学习算法在一般流数据https://jos.org.cn/jos/article/pdf/5916
9.介绍增量学习袋鼠社区1.增量学习的愿景是,在新的数据以流式到达,同时出现新的类别或者新的任务的情况下,人工智能系统能够做到增量学习,在保留旧的知识的情况,能够较好地适应新的领域,学习新的知识。2.增量学习目前需要解决的问题:新知识时往往会遭遇“灾难性遗忘”(Catastrophic Forgetting),在学习新任务之后,模型在旧任务上性能灾难性https://www.dtstack.com/bbs/article/4953
10.研究方向机器学习研究的主要目的是让计算机程序模拟人类的学习行动,从数据或经验中归纳出有用的知识并提升自身的性能。RINC实验室在机器学习领域的研究以神经网络模型的设计和应用为核心,具体研究包括:自组织增量学习神经网络、深度神经网络、数据降维和流形学习、支持向量机、聚类分析、密度估计、非平衡学习等。自组织增量学习神经https://cs.nju.edu.cn/_upload/tpl/00/d7/215/template215/NeuralNetwork.html
11.量子之歌公布2023财年Q3财报:营收同比增长16.8%个人在线学习业务财报表现用数据印证了量子之歌对国人学习需求的精准洞察。财报显示,2023财年第三季度个人在线学习营收为7.25亿元,同比增长21.2%,其中,个人兴趣学习业务释放经营新增量,同比增加1.8亿元,成为拉动集团营收的重要增长点。 三大品牌深度布局,体系化作战实现超预期营收增长 https://finance.eastmoney.com/a/202306012739594251.html
12.相关向量机增量学习算法研究及其应用本文研究在线增量相关向量机数据预测研究的理论和方法,以相关向量机和增量学习为基础,建立相关向量机稀疏概率模型,提出高精度自适应增量在线学习机制,实现有效提高相关向量机建模精度和在线学习预测实时性与可靠性的目标。主要研究工作如下:(1)基于相关向量回归增量学习(IRVR)算法提出一种L增量相关向量回归(LIRVR)算法,https://wap.cnki.net/lunwen-1018806066.html
13.基于提示学习的鸟类细粒度识别增量学习方法激光与光电子学进展1. 基于增量式学习的圆锥角膜分类算法 2024年 2. Deep learning algorithm featuring continuous learning for modulation classifications in wireless networks 2024年 3. 双注意力随机选择全局上下文细粒度识别网络 2024年 4. 面向多姿态点云目标的在线类增量学习 2023年 5. 基于改进RX增量学习的高光谱图像异常检测 https://www.opticsjournal.net/Articles/OJe64543f04ea1e41e/km
14.数据样本较少无法有效分析怎么办呢帆软数字化转型知识库增量学习和在线学习是处理小样本数据的一种有效方法,通过逐步增加数据量和更新模型来提高分析的准确性。以下是增量学习和在线学习的主要步骤: 初始模型训练:在现有的小样本数据上训练初始模型,建立初步的预测和分析能力。 增量数据获取:逐步获取新的数据样本,扩展数据集。新数据可以通过实验、观测、网络抓取等途径获取。https://www.fanruan.com/blog/article/339467/
15.增量学习定义:在获得新的训练样本后,不需抛弃已有学习器进行重新训练,只对已有学习器进行少量更新的机器学习过程。 学科:计算机科学技术_人工智能_机器学习 相关名词:联想学习 在线学习 【延伸阅读】 增量学习是一种适应现代数据需求(流动性高、更新频繁)的机器学习技术。其核心在于系统能够持续地从新的训练样本中吸收和融合新https://www.xakpw.com/single/33704
16.微软:两个AI相互纠错,数学再涨5分那就是通过在线学习流(Flow)和直接偏好优化(DPO)学习来生成高质量的推理轨迹。 具体分为2个部分: 1.增量输出生成Flow(Incremental Output Production Flow) Flow-DPO采用了增量输出生成Flow,其中有两个独立的LLM(Answer LLM和Stop LLM)协同工作,通过迭代通信构建解决方案。 具体来说,Answer LLM一次会生成一个有限的https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_29519108
17.人工智能中小样本问题相关的系列(四):知识蒸馏增量学习二、增量学习:补充介绍 【说在前面】本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白。以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![握手][握手] 【再啰嗦一下】本文衔接上两个随笔:人工智能中小样本问题相关的系列模型演变及学习笔记(一):元学习、小样本学习 https://m.nowcoder.com/discuss/353156472483815424
18.在线教育学习系统在线教育系统在线教育平台,在线教育学习平台,在线教育系统,在线学习系统,选短书一站式在线教育学习系统,在线教育平台排名,更适合互联网教学的在线教育平台,支持多种在线教育模式,还原真实教学课堂,让学员在线学习体验更好https://www.duanshu.com/study
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20.机器学习顶刊汇总:EESNat.Commun.EnSMACSAMIES&T等成果(<14个月)和来自基于物理模型的模拟数据来实现电池容量和退化模式的晚期寿命估计(2~4年),其不同之处在于如何利用廉价且现成的物理模拟数据:1)方法1是一种数据增强方法,将早期实验老化和模拟数据组合成一个增强数据集,用于训练机器学习模型以估计三种退化模式的容量和状态;2)方法2是一种增量学习方法,首先使用模拟https://www.shangyexinzhi.com/article/5029661.html