在電商平臺(tái)，一直都是靠各種數(shù)據(jù)評(píng)估ROI。但如果將小紅書的種草和ROI結(jié)合，會(huì)不會(huì)更好評(píng)估具體效果？這篇文章，我們來看看作者的思路。

傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品都已經(jīng)有很成熟的評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行分析，但面對(duì)大模型此類新產(chǎn)品，我們?nèi)绾卧u(píng)價(jià)一款產(chǎn)品的好壞？這篇文章，我們就來補(bǔ)充一下這些評(píng)估指標(biāo)的基礎(chǔ)知識(shí)。

在數(shù)字化浪潮的推動(dòng)下，推薦系統(tǒng)已成為連接用戶與內(nèi)容、商品和服務(wù)的橋梁。本文深入探討了推薦策略評(píng)估指標(biāo)體系的定義，旨在為策略產(chǎn)品經(jīng)理提供一套系統(tǒng)化的思維框架。

該文本主要是關(guān)于如何評(píng)估數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)和維護(hù)效果的一些建議和相關(guān)量化指標(biāo)，包括數(shù)倉完善度、復(fù)用度和規(guī)范性的衡量方法。

本文從產(chǎn)品經(jīng)理的視角，介紹了如何在電商、廣告營銷和用戶增長等數(shù)字化營銷業(yè)務(wù)上應(yīng)用人工智能大模型來優(yōu)化業(yè)務(wù)的方法，重點(diǎn)講解了營銷效果評(píng)估之評(píng)估指標(biāo)設(shè)計(jì)的過程和原則。本文分為三個(gè)部分：評(píng)估指標(biāo)體系、評(píng)估指標(biāo)體系構(gòu)建和評(píng)估指標(biāo)體系應(yīng)用，分別介紹了評(píng)估指標(biāo)的設(shè)計(jì)原則和方法、評(píng)估指標(biāo)體系的構(gòu)建原則和方法以及評(píng)估指標(biāo)體系的應(yīng)用原則和方法。本文旨在幫助產(chǎn)品經(jīng)理和運(yùn)營人員掌握營銷效果評(píng)估的核心技能，提高營銷效率和效果。

在構(gòu)建AI模型的過程中，需要處理很多模型和算法。之前我們介紹了如何評(píng)估分類模型和回歸模型的性能，這篇文章，我們介紹一下常用的模型穩(wěn)定性指標(biāo)———客群穩(wěn)定性指標(biāo)（PSI）。

怎么評(píng)估AI回歸模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，計(jì)算回歸模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的差距？這篇文章里，作者介紹了常見指標(biāo)的含義與計(jì)算方式，一起來看看吧。

分類模型的評(píng)估指標(biāo)有混淆矩陣、KS、AUC等指標(biāo)，而回歸模型的評(píng)估指標(biāo)又有許多。那么，怎么理解這些指標(biāo)呢？這篇文章里，作者針對(duì)相關(guān)指標(biāo)做了解析，一起來看看吧。

作者從自身工作經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，結(jié)合案例，梳理總結(jié)了影響引流課付費(fèi)轉(zhuǎn)化的11個(gè)評(píng)估指標(biāo)，與大家分享。 前言 隨著拉新成本的增加，現(xiàn)在很多公司越來越注重運(yùn)營好新用戶，比如...

做產(chǎn)品有很多指導(dǎo)方法論，從很多角度解讀了如何做一個(gè)更好的產(chǎn)品。但是，理論和實(shí)踐總是隔著一定的距離，將理論落地需要有一套詳盡的方法論。筆者針對(duì)這個(gè)問題構(gòu)建了一...