Amazing view from a Airbnb Home in Imerovigli, Egeo, Greece IntroductionData products have always been an instrumental part of Airbnb’s service. However, we have long recognized that it’s costly to make data products. For example, personalized search ranking enables guests to more easily discover homes, and smart pricing allows hosts to set more competitive prices according to supply and demand. H
まだリビングルームでのエアコン許可が妻から出ないため、暑い中ブログ更新をしている鈴木です。 鈴木家では、リビングに妻と鈴木のパソコンが2台並んで置いてあります。 さて以前、下記のエントリーを書きました。 グーグルアナリティクスで、コホート分析をやってみた【初心者用に解説プラス】 - 鈴木です。 鈴木です。 それから、いろいろとコホート分析を行ってみたのですが、実は物凄く奥が深い分析だな~と最近思ったので、簡単にまとめてみます。 最近でも、Web担当者Forumでもコホート分析の事が書かれていました。 サイトに初めて訪れたユーザーが、その後もユーザーとして継続的に訪問しているのかを分析するには?(第9回) | Web担当者Forum Web担当者Forum 最初にコホート分析を知ったのは、真摯のブログさん Googleアナリティクスのコホート分析で、特定条件ユーザーの行動変化や定着率を把握す
Excellent Analytics Tip #17: Calculate Customer Lifetime Value Some Marketers / Analysts use Click-thru Rate (CTR) to measure success of their acquisition campaigns. Nothing much to write home about, but certainly better than executing faith based initiatives. A smaller percent of those Marketers / Web Analysts will move beyond clicks and measure Visits / Visitors and Bounce Rates to measure succe
Feature Extraction for Predictive LTV Modeling using Hadoop, Hive, and Cascading - Kontagent Description: One of the biggest challenges for people building data products today is developing and refining features for modeling purposes (i.e. feature extraction) with the volume and variability of web scale data. In this talk, Martin will discuss some of the challenges and solutions faced by Kontagent
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