Авто таргет: Кейс Таргет. Как я получили лид в автосалон по 135р. при средне-отраслевой в 1000р — Маркетинг на vc.ru | Дропшиппинг

Содержание

Таргет Авто — поставщик автозапчастей и принадлежностей, масла, фильтра, кузовные автозапчасти, в наличии и под заказ

Общество с ограниченной ответственностью «Таргет Авто» — поставщик автозапчастей и комплектующих для иномарок

220073, г. Минск, улица Бирюзова, дом 10, кабинет 33, УНП 192645119

р/с BY38ALFA30122337070040270000 (BYN), BY53ALFA30122337070030270000 (EUR) в ЗАО «АЛЬФА-БАНК», код ALFABY2X

Компания Таргет Авто приветствует Вас и предлагает поставку автозапчастей для иномарок.

Основное направление деятельности компании-обеспечение рынка качественными запчастями к автомобилям иностранного производства.
Ассортимент представлен следующими группами товаров:
топливная система, электрика, фильтры, ремни, ролики,
дизельная группа, тормозная система, элементы генератора,
стартера, элементы системы охлаждения, зажигания и многое другое.

Мы предлагаем запчасти оптом в и розницу.

Интернет-магазин:

e-detal.by
Розничный магазин находится по адресу:
г.Минск, г. Минск, Бирюзова, д.10

Кроме большого ассортимента автозапчастей мы предлагаем спектр услуг:

— бесплатную доставку автозапчастей в любую точку Беларуси
— квалифицированные консультации наших менеджеров
— гарантию на всю продукцию согласно гарантийных сроков заводов-изготовителей
-оказываем помощь в подборе автозапчастей,
осуществляем консультации по формированию складов наших партнеров
с учетом специфики их деятельности и месторасположения

Автозапчасти, которые вы приобрели у нас — соответствуют стандартам и нормам качества,
сертифицированы, имеют гарантию. Качеством характеризуется не только наша продукция,

но и сам процесс работы с заказчиками.

Любая заявка выполняется точно и оперативно.
«Человеческий фактор» в данном случае является определяющим.
Специфика продаж автозапчастей связана с очень большой номенклатурой.
Наши специалисты имеют высокую квалификацию и всегда окажут профессиональную консультацию.

Наш опыт работы позволяет предложить Вам:

-Конкурентноспособные цены и оперативную информацию по заказам и запросам
-Любой способ доставки
-Информацию по производителю необходимой детали, выбор по срокам поставки и по цене товара
-Автоматизацию размещения заказов для клиентов и удобную поисковую систему по прайс-листу всех основных производителей
-Поиск деталей из ежедневно обновляемого наличия оптового склада.

Мы предоставляем своим клиентам и потенциальным партнерам
полный комплекс услуг организации Вашего бизнеса
с полной поддержкой на всех этапах выполнения Вашего заказа.

Команда

Команду менеджеров компании Таргет Авто отличает:
Высокий уровень образования, энтузиазм, доброжелательность,
отличное знание товара и профессиональный подход к работе с покупателями.
Каждый из наших сотрудников даст Вам максимум информации по интересующим товарам
и поможет подобрать оптимальный вариант решения любого вопроса.
При этом мы заботимся об оперативном исполнении Ваших заказов
независимо от их объема и сложности.
Ориентация на долгосрочное сотрудничество — это ведущее направление работы с покупателями.

Авто таргет GC | Администраторы и разработчики игровых серверов

JavaScript отключён. Чтобы полноценно использовать наш сайт, включите JavaScript в своём браузере.

Заметил такую проблему, на боевом сервере не срабатывает авто тагрет (когда моб тебя атакует авто атакой он периодические выделяется в таргет).
Но, на тестовом сервере без защиты, все работает, патчи естественно разные, мб конфигурационных файлов клиента или еще в чем не понятно, возможно кто то может подсказать где копать..

Действия Auto-Target в Adobe Target используют расширенное машинное обучение, чтобы выбирать из нескольких высокоэффективных, определенных маркетологами возможностей для персонализации контента и стимулирования конверсий. Auto-Target предоставляет каждому посетителю наиболее индивидуальный опыт на основе профиля отдельного клиента и поведения предыдущих посетителей с похожими профилями.

Крупный розничный торговец одеждой недавно применил действие Auto-Target с десятью категориями продуктов (плюс рандомизированный контроль) для предоставления нужного контента каждому посетителю. «Добавить в корзину» был выбран в качестве основного показателя оптимизации. Целевые взаимодействия имели средний рост 290,09%. После создания моделей автоматического таргетинга активность была настроена на 90% персонализированного опыта.

Опция Auto-Target в потоке действий A/B позволяет вам использовать машинное обучение для персонализации на основе набора определенных маркетологами впечатлений одним щелчком мыши. Auto-Target предназначен для обеспечения максимальной оптимизации по сравнению с традиционным A/B-тестированием или автоматическим распределением, определяя, какой опыт должен отображаться для каждого посетителя. В отличие от действий A/B, цель которых состоит в том, чтобы найти одного победителя, Auto-Target автоматически определяет лучший опыт для данного посетителя (на основе его или ее профиля и другой контекстной информации), чтобы обеспечить максимально персонализированный опыт.

Подобно автоматизированной персонализации, Auto-Target использует алгоритм случайного леса, передовой метод ансамбля данных, чтобы определить, что лучше всего показать посетителю. Поскольку Auto-Target может адаптироваться к изменениям в поведении посетителей, его можно запускать постоянно для повышения эффективности. Этот режим иногда называют «всегда включенным».

В отличие от действий A/B, в которых распределение опыта для данного посетителя фиксировано, Auto-Target оптимизирует указанную бизнес-цель при каждом посещении. Как и в случае с автоматической персонализацией, Auto-Target по умолчанию резервирует часть трафика действия в качестве контрольной группы для измерения прироста. Посетителям контрольной группы предлагается случайный опыт участия в мероприятии.

Одна модель предназначена для определения эффективности персонализированной стратегии по сравнению с трафиком, обслуживаемым случайным образом, и с отправкой всего трафика на общее выигрышное взаимодействие. Эта модель учитывает обращения и конверсии только в среде по умолчанию.
Запросы обслуживаются по одной и той же модели независимо от среды, но множество трафика должно поступать из среды по умолчанию, чтобы убедиться, что идентифицированный общий выигрышный опыт соответствует реальному поведению.

Термин	Определение
Многорукий бандит	Многорукий бандитский подход к оптимизации уравновешивает исследовательское обучение и использование этого обучения.
Случайный лес	Random Forest — это ведущий подход к машинному обучению. Говоря языком науки о данных, это ансамблевая классификация или метод регрессии, который работает путем построения множества деревьев решений на основе атрибутов посетителей и посещений. В Target случайный лес используется для определения того, какой опыт, как ожидается, будет иметь наибольшую вероятность конверсии (или самый высокий доход за посещение) для каждого конкретного посетителя. Дополнительные сведения о Random Forest в Target см. в разделе Алгоритм Random Forest.
Отбор проб Томпсона	Цель Thompson Sampling — определить, какой опыт является лучшим в целом (не персонализированным), при минимизации «затрат» на поиск этого опыта. Выборка Томпсона всегда выбирает победителя, даже если между двумя опытами нет статистической разницы. Дополнительные сведения см. в разделе Выборка Томпсона.

Срок	Детали
Алгоритм случайного леса	Основным алгоритмом персонализации Target, используемым как в Auto-Target, так и в Automated Personalization, является случайный лес. Методы ансамбля, такие как Random Forest, используют несколько алгоритмов обучения для получения более высокой производительности прогнозирования, чем можно было бы получить с помощью любого из составных алгоритмов обучения. Алгоритм случайного леса в системе автоматизированной персонализации представляет собой метод классификации или регрессии, который работает путем построения множества деревьев решений во время обучения.
Загрузка данных для алгоритмов персонализации Target	Существует несколько способов ввода данных для моделей Auto-Target и Automated Personalization.
Сбор данных для алгоритмов персонализации цели	Target автоматически собирают различные данные.

В зависимости от цели вашей деятельности вы можете выбрать другое распределение трафика между контролем и персонализированным взаимодействием. Лучше всего определить эту цель, прежде чем запускать свою деятельность.

Цель деятельности	Предлагаемое распределение трафика	Компромиссы
Оценка алгоритма персонализации (50/50) : Если вашей целью является тестирование алгоритма, используйте 50/50-процентное разделение посетителей между контрольным и целевым алгоритмом. Это разделение дает наиболее точную оценку подъемной силы. Предлагается для использования со «случайным опытом» в качестве контроля.	50 % контроля / 50 % индивидуального опыта	Максимальная точность подъема между контролем и персонализацией Относительно меньшее количество посетителей получают персонализированный опыт
Максимальный персонализированный трафик (90/10) : Если ваша цель — создать «постоянно активную» активность, поместите контроль над 10% посетителей, чтобы гарантировать наличие достаточного количества данных для обучения алгоритмов с течением времени. . Обратите внимание, что компромисс здесь заключается в том, что в обмен на персонализацию большей части вашего трафика у вас будет меньше точности в том, каков точный рост. Независимо от вашей цели, это рекомендуемое разделение трафика при использовании определенного взаимодействия в качестве элемента управления.	Передовой практикой является использование разделения 10–30 % контроля/70–90 % персонализированного опыта	Максимальное количество посетителей с персонализированным опытом Максимальное увеличение подъема Меньшая точность в отношении того, какой подъем требуется для деятельности
Пользовательское размещение	Вручную разделить процент по желанию.	Вы можете не достичь желаемых результатов. Если вы не уверены, следуйте рекомендациям для любого из предыдущих вариантов

Если вы хотите внести структурные изменения на свою страницу в различных интерфейсах. Например, если вы хотите переупорядочить элементы на своей домашней странице, лучше использовать Auto-Target, чем автоматическую персонализацию.

Посетитель имеет право на новый опыт после окончания существующего сеанса (если посетитель не входит в контрольную группу, и в этом случае опыт, назначенный посетителю при первом посещении, остается неизменным для последующих посещений).

Многорукий бандит гарантирует, что модель всегда «тратит» небольшую часть трафика, чтобы продолжать учиться на протяжении всего срока действия обучения и предотвращать чрезмерное использование ранее изученных тенденций.
Если алгоритм не может определить выигрышный опыт для отдельных лиц, он автоматически переключается на отображение общего наиболее эффективного опыта, продолжая искать персонализированных победителей. Наилучший опыт достигается при использовании выборки Томпсона.

Хотя объем трафика за опыт , необходимые для создания моделей Auto-Target или Auto Personalization, одинаковы, обычно в действии Automated Personalization больше опыта, чем в действии Auto-Target. Например, если у вас было действие «Автоперсонализация», в котором вы создали два предложения для каждого местоположения с двумя местоположениями, общее количество действий, включенных в действие, будет четыре (2 = 4) (без исключений). Используя Auto-Target, вы можете настроить опыт 1 так, чтобы он включал предложение 1 в местоположении 1 и предложение 2 в местоположении 2, а опыт 2 – включать предложение 1 в местоположение 1 и предложение 2 в местоположение 2. Поскольку Auto-Target позволяет вам выбрать иметь несколько изменений в одном опыте, вы можете уменьшить общее количество опытов в своей деятельности.

Когда Доход за посещение является вашей метрикой успеха: 1000 посещений и не менее 50 конверсий в день за каждый опыт, и, кроме того, действие должно иметь не менее 1000 конверсий за каждый опыт. RPV обычно требует больше данных для построения моделей из-за более высокой дисперсии данных, которая обычно существует в доходах от посещений по сравнению с коэффициентом конверсии.

Одна модель предназначена для определения эффективности персонализированной стратегии по сравнению с трафиком, обслуживаемым случайным образом, и с отправкой всего трафика на общее выигрышное взаимодействие. Эта модель учитывает обращения и конверсии только в среде по умолчанию.
Запросы обслуживаются по одной и той же модели независимо от среды, но множество трафика должно поступать из среды по умолчанию, чтобы убедиться, что идентифицированный общий выигрышный опыт соответствует реальному поведению.

Термин	Определение
Многорукий бандит	Многорукий бандитский подход к оптимизации уравновешивает исследовательское обучение и использование этого обучения.
Случайный лес	Random Forest — это ведущий подход к машинному обучению. Говоря языком науки о данных, это ансамблевая классификация или метод регрессии, который работает путем построения множества деревьев решений на основе атрибутов посетителей и посещений. В Target случайный лес используется для определения того, какой опыт, как ожидается, будет иметь наибольшую вероятность конверсии (или самый высокий доход за посещение) для каждого конкретного посетителя. Дополнительные сведения о Random Forest в Target см. в разделе Алгоритм Random Forest.
Отбор проб Томпсона	Цель Thompson Sampling — определить, какой опыт является лучшим в целом (не персонализированным), при минимизации «затрат» на поиск этого опыта. Выборка Томпсона всегда выбирает победителя, даже если между двумя опытами нет статистической разницы. Дополнительные сведения см. в разделе Выборка Томпсона.

Срок	Детали
Алгоритм случайного леса	Основным алгоритмом персонализации Target, используемым как в Auto-Target, так и в Automated Personalization, является случайный лес. Методы ансамбля, такие как Random Forest, используют несколько алгоритмов обучения для получения более высокой производительности прогнозирования, чем можно было бы получить с помощью любого из составных алгоритмов обучения. Алгоритм случайного леса в системе автоматизированной персонализации представляет собой метод классификации или регрессии, который работает путем построения множества деревьев решений во время обучения.
Загрузка данных для алгоритмов персонализации Target	Существует несколько способов ввода данных для моделей Auto-Target и Automated Personalization.
Сбор данных для алгоритмов персонализации цели	Target автоматически собирают различные данные.

Цель деятельности	Предлагаемое распределение трафика	Компромиссы
Оценка алгоритма персонализации (50/50) : Если вашей целью является тестирование алгоритма, используйте 50/50-процентное разделение посетителей между контрольным и целевым алгоритмом. Это разделение дает наиболее точную оценку подъемной силы. Предлагается для использования со «случайным опытом» в качестве контроля.	50 % контроля / 50 % индивидуального опыта	Максимальная точность подъема между контролем и персонализацией Относительно меньшее количество посетителей получают персонализированный опыт
Максимальный персонализированный трафик (90/10) : Если ваша цель — создать «постоянно активную» активность, поместите контроль над 10% посетителей, чтобы гарантировать наличие достаточного количества данных для обучения алгоритмов с течением времени. . Обратите внимание, что компромисс здесь заключается в том, что в обмен на персонализацию большей части вашего трафика у вас будет меньше точности в том, каков точный рост. Независимо от вашей цели, это рекомендуемое разделение трафика при использовании определенного взаимодействия в качестве элемента управления.	Передовой практикой является использование разделения 10–30 % контроля/70–90 % персонализированного опыта	Максимальное количество посетителей с персонализированным опытом Максимальное увеличение подъема Меньшая точность в отношении того, какой подъем требуется для деятельности
Пользовательское размещение	Вручную разделить процент по желанию.	Вы можете не достичь желаемых результатов. Если вы не уверены, следуйте рекомендациям для любого из предыдущих вариантов

Если вы хотите внести структурные изменения на свою страницу в различных интерфейсах. Например, если вы хотите переупорядочить элементы на своей домашней странице, лучше использовать Auto-Target, чем автоматическую персонализацию.

Посетитель имеет право на новый опыт после окончания существующего сеанса (если посетитель не входит в контрольную группу, и в этом случае опыт, назначенный посетителю при первом посещении, остается неизменным для последующих посещений).

Многорукий бандит гарантирует, что модель всегда «тратит» небольшую часть трафика, чтобы продолжать учиться на протяжении всего срока действия обучения и предотвращать чрезмерное использование ранее изученных тенденций.
Если алгоритм не может определить выигрышный опыт для отдельных лиц, он автоматически переключается на отображение общего наиболее эффективного опыта, продолжая искать персонализированных победителей. Наилучший опыт достигается при использовании выборки Томпсона.

Когда Доход за посещение является вашей метрикой успеха: 1000 посещений и не менее 50 конверсий в день за каждый опыт, и, кроме того, действие должно иметь не менее 1000 конверсий за каждый опыт. RPV обычно требует больше данных для построения моделей из-за более высокой дисперсии данных, которая обычно существует в доходах от посещений по сравнению с коэффициентом конверсии.

Таргет Авто — поставщик автозапчастей и принадлежностей, масла, фильтра, кузовные автозапчасти, в наличии и под заказ

Авто таргет GC | Администраторы и разработчики игровых серверов

Володя

Fantix Attack

WmzBot

Свой человек

Что такое автоматическое нацеливание?

Реальная история успеха с использованием Auto-Target

Обзор

Соображения

Терминология

Как работает автонацеливание

Определение распределения трафика

В каких случаях следует выбирать автоматическую настройку, а не автоматическую персонализацию?

Что общего между автонацеливанием и автоматической персонализацией?

Чем Auto-Target отличается от автоматической персонализации?

Отчетность и автонацеливание

Учебное видео: Общие сведения о действиях автоматического таргетинга

Ресурсы Business.Adobe.com