บทความวิจัย งานสำรวจ และเบนช์มาร์กว่าด้วยวิธีสร้างโมเดลผลตอบสนองของโฆษณา ความยืดหยุ่นของราคา และความเสี่ยง สำหรับร้านค้าบน Shopee, Lazada และ TikTok Shop พร้อมระบุกลุ่มตัวอย่างและข้อจำกัดครบถ้วน
บทความวิจัยและเบนช์มาร์ก เรียงจากใหม่สุด
งานสำรวจ บทความอธิบาย และระเบียบวิธีเบื้องหลังตัวเลขของเรา
E-Commerce Optimization คืออะไร?
Optimization ไม่ใช่คำการตลาด แต่เป็นศาสตร์จาก Operations Research คือการใช้ข้อมูลและคณิตศาสตร์คำนวณการตัดสินใจที่ดีที่สุดเทียบกับเป้าหมายที่ชัดเจน เอามาจับร้านบน Shopee, Lazada หรือ TikTok Shop เป้าหมายคือกำไรจริง ไม่ใช่ยอดขาย บทความนี้อธิบายว่าทำไมสองตัวเลขนี้หยุดขยับไปด้วยกัน และ optimization ตอบอะไรได้จริง
Mechanism-Aware Hierarchical Causal Elasticity Modeling สำหรับอีคอมเมิร์ซบนแพลตฟอร์ม
Working paper เชิงระเบียบวิธีที่เสนอ MA-HCEM ซึ่งเป็นตัวประมาณค่า price elasticity ระดับ SKU บน Shopee, Lazada และ TikTok Shop ด้วย hierarchical Bayesian, double machine learning และโครงสร้างที่รู้จักกลไกโปรโมชัน โดยมอง Bundle Deal และ voucher เป็นการแบ่งแยกราคาเชิงโครงสร้าง
จากความรู้สึกไปสู่การอนุมานภายหลัง: บทความวิจัยเกี่ยวกับDecision Engine ของ DataGlass สำหรับการจัดสรรงบประมาณโฆษณาอีคอมเมิร์ซ
การสื่อสารสาธารณะที่เข้มงวดของDecision Engine ของ DataGlass สำหรับการจัดสรรงบประมาณโฆษณารายวันบนตลาดที่ควบคุมด้วยแพลตฟอร์ม - พื้นฐานก่อนอัลกอริทึม เหตุผลในการวิเคราะห์ที่ล้มเหลว (ช่องว่าง ROAS ที่รายงานเทียบกับจริง และอคติเฉลี่ยต่อเนื่อง) วิธีวิทยาแบบเบย์ + bandits-with-knapsacks และการเพิ่มผลกำไรพอร์ตโฟลิโอเชิงประจักษ์ 18–24% พร้อมการจัดสรรที่ลดลง ความถี่
ข้อมูลอัจฉริยะในการตัดสินใจสำหรับอีคอมเมิร์ซ: วิธีที่ผู้ค้าปลีกปรับราคาให้เหมาะสม การคาดการณ์ความต้องการ สินค้าคงคลัง โปรโมชั่น และการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ
การกำหนดราคา การคาดการณ์ สินค้าคงคลัง โปรโมชั่น และการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ — การสำรวจทางเทคนิคเชิงลึกเกี่ยวกับเทคนิคที่ผู้ค้าปลีกรายใหญ่ใช้ ตัวแปรที่สำคัญ และวิธีการปรับใช้
ระเบียบวิธีวิจัยของ DataGlass
แหล่งอ้างอิงเดียวสำหรับ sample frame, ช่วงเวลา, attribution window และข้อยกเว้นที่ใช้ปรับเทียบทุกการอ้างอิง "ในข้อมูลของเรา" ทั่วทั้ง blog และ research