【Affiliate Marketing】完全指南是针对想要深入了解网络联盟营销（Affiliate Marketing）的读者而编写的，由Affren.com提供并精校。本书旨在提供全面的行业知识，帮助读者从入门到精通，揭示了该领域的实际运作和盈利机会。书中涵盖了 Affiliate Marketing 的各个关键方面，包括行业认知、从业者角色、不同类型的Offer（推广产品或服务）、移动时代的机遇、流量类型、创意策略、Campaign优化方法以及超级 Affiliate 的原则。 【Industry Recognition and Importance】在介绍中，作者指出Affiliate Marketing行业存在一定的误解和美化，强调本书并非承诺快速致富的秘密，而是分享个人经验和行业观察，提供一套实用的方法和流程。作者希望通过真实的角度，展示在行业起落中成为超级 Affiliate 的过程，让读者可以从中学习并应用于自己的业务中。 【Offer and Verticals】书中详细介绍了各种Offer（推广项目）和垂直领域，让读者了解如何选择适合自己推广的产品或服务。这有助于读者定位自己的市场细分，找到最有可能产生转化的领域。 【Mobile Era Opportunities】随着移动设备的普及，移动时代为Affiliate Marketing带来了巨大的赚钱机会。这部分内容可能会涵盖移动广告、应用推广和移动用户行为分析等主题，教导读者如何把握这一趋势。 【Traffic Types】流量是 Affiliate Marketing 的核心。本书探讨了各种流量来源，如搜索引擎优化（SEO）、社交媒体、电子邮件营销、内容营销等，帮助读者学会如何有效吸引和转化不同类型的流量。 【Creative Thinking for Conversions】创意思维部分可能讲解如何将点击转化为实际销售，涉及用户体验、广告设计、文案撰写和呼叫行动策略等，旨在提升Campaign的转化率。 【Campaign Optimization】书中提供了一个科学的Campaign优化方法模板，并通过案例分析，使读者理解如何通过测试、调整和改进来提高Campaign的效果。 【Super Affiliate Principles】超级 Affiliate 的原则是成功的关键，这部分可能包含长期策略、品牌建设、关系网络的建立以及持续学习的重要性等。 【Beyond Affiliate Marketing】除了基本的Affiliate策略，本书还鼓励读者展望未来，考虑如何将Affiliate Marketing与其他营销策略结合，或者发展自己的品牌和产品，实现更大的商业成功。 《Affiliate Marketing 完全指南》是一本全面的教程，旨在为新手和有经验的Affiliate提供有价值的洞见和实践指导。读者可以通过本书学习如何在这个竞争激烈的行业中立足，建立自己的网络赚钱渠道。同时，Affren.com作为一个专注于Affiliate Marketing资讯的平台，提供了额外的资源和支持，如勘误、讨论区和社群，以促进读者的持续学习和交流。

此文件为上课内容用到的数据集以及详细的各部分代码解释，实训项目，如有侵权，请私信我。

实施CRM失败率之高已经引起了企业客户、CRM厂商以及学术界的高度关注。组织--环境的适应性呼唤企业实施CRM，但是更加严峻的问题是如何进行恰当的CRM战略定位、挖掘战略定位的深层影响因素，针对CRM实施成功率之低，以及如何追求高的投资回报率，在此提出了几种可以借鉴的预防措施。

市场混合模型 该存储库包含经济学中市场组合建模技术的代码和说明。 市场组合建模是商业智能中一种广泛使用的技术，用于发现特定领域产品的成功。 该存储库包含python和R语言的代码。

电子商务英文课件：ch04 Consumer Behavior, Internet Marketing, and Advertising.ppt

唯美聊天 vue-beautiful-chat提供了一个类似于内部通信的聊天窗口，可以轻松将其免费包含在任何项目中。 它不提供消息传递功能，仅提供视图组件。 vue-beautiful-chat正在移植到vue的react-beautiful-chat （可在找到） 前往 :down_arrow_selector: 产品特点 可订制 后端不可知 自由 目录 安装 $ yarn add vue-beautiful-chat 例 import Chat from 'vue-beautiful-chat' Vue . use ( Chat ) < template> < div> < beautiful-chat

[英语学习]For coal enterprise marketing strategy analysis

机器学习 此存储库包含与使用 R 编程语言的营销和业务分析问题相关的项目。 机器学习可以显着提高营销绩效。 项目 1：营销活动优化 - 我们能否确定要定位的正确客户？ 第一个项目的目标是提高银行的活动营销响应率。 营销部门需要了解什么是重要的。 我们如何将资源分配给更有可能响应的客户。 这是一个经典的二元分类问题。 我们有转换或未转换的客户。 在这个项目中，我通过逻辑回归和决策树来预测营销响应率。 通过此模型的输出，营销部门可以获得与过去营销活动成功转化的客户相似的客户资料。 这是我要发送给营销部门的个人资料。 Marketing should contact customers with these characteristics: 1. marital status - single 2. education - tertiary 3. had respond

三百六十行，行行出状元，但状元也是需要查找和学习management and marketing consulting services in c...该文档为management and marketing consulting services in china，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看

leetcode题库Bank_Marketing_Using_Pyspark_And_Using_Data_Science_Libraries。 在 Databricks 上使用 Pyspark 处理银行营销数据集，并使用 Python 在 Google Colab 上仅使用数据科学库。 关于存储库 该存储库包含 2 个文件 - 使用 Pyspark 实现的银行营销数据集和仅使用 Python 的数据科学库实现的其他文件。 在 Databricks 上使用 Pyspark - 此存储库包含与银行营销数据集相关的项目。 我已经应用逻辑回归、决策树和随机森林来比较算法在不同参数（如准确度、精度、召回率和许多其他参数）方面的比较。 还使用 5 折交叉验证进行了超参数调整，以评估与这些算法对应的模型并评估不同的参数。 在 Google Colab 上使用数据科学图书馆 - 总而言之，首先对数据进行清理和预处理。 然后我将不同的参数性能与目标变量进行了比较。 然后我应用了 6 种机器学习算法，比较了训练和测试的准确性，并为它绘制了 ROC 曲线。 6 种机器学习算法是：逻辑回归、随机森林、支持向