-
AvailableBusyAbsentNot defined
Twip battle - Продвижение Авито - VS - Создание предиктивных
Сопровождение под ключ. Автоматизация, создание, публикация объявлений.
✔️Полный анализ вашей категории по Вашему региону и по всей России, для выявления примеров прямых и косвенных конкурентов.
✔️Разработка стратегии основывается на вашем понимании, какое количество просмотров принёсет вам желаемое количество продаж, анализе, выделенном рекламном бюджете и опыте моей работы. Под каждый аккаунт строится индивидуальная стратегия.
✔️Уникализация и размножение фотоконтента.
✔️Оптимизация вашего текста под платформу. Если у вас его нет, напишу уникальные, оптимизированные, конверсионные текста.
✔️Я гарантирую, что все запланированные к размещению объявления будут пропущены модерацией платформы.
✔️Оптимизация аккаунта для более качественного продвижения: Разработка логотипа, создание дизайн магазина с описанием УТП, создание правильного описания для сео-продвижения.
✔️Провожу постоянное тестирование для увеличение конверсии ваших объявлений и уменьшения цены клиента.
Вы получите:
📍 Грамотные заголовки
📍 Привлекательное описание
📍 Эффективные фотографии
📍 Результативное оформление карточки Магазина на Авито
📍 И самое главное звонки, продажи и хорошую выручку!
Создание предиктивных или классифицирующих моделей
Предиктивная модель - эффективный инструмент поддержки принятия бизнес-решений. Создание такой модели - процесс поиска закономерностей с использованием алгоритмов машинного обучения (Mashine Lerning) в существующем наборе исторических данных (обучение модели) для предсказания наиболее вероятных вариантов развития событий в будущем (применение модели).
Классифицирующая модель позволяет разбить большой массив данных на группы (классы), характеризующиеся сходным набором признаков, используя явные и неявные закономерности. Применение такой модели, позволяет, например, определить группы пользователей, характеризующихся определенным поведением и сделать им предложения, интересные именно для них.
Для обеспечения качества работы модели необходим тщательный отбор и подготовка входных данных. Также может возникнуть необходимость во внешних данных. Результатом моей работы будет:
1) сама модель в формате, определяемом выбранной моделью (например, в случае линейных моделей это будет вектор весов каждого из факторов. Вес фактора определяет степень его влияния на результат)
2) отчет о валидности (точности предсказания) модели
3) файл с результатами применения модели к исследуемому набору данных