Google Analytics重大更新,新增企业社交营销ROI分析功能

Google Analytics即将推出新功能,帮助企业评估社交营销的投资回报率。除了跟踪基本的互动数据外,该工具还能监测社交活动如何促进销售转化,并对不同社交平台的效果进行货币化价值细分。

Google Analytics重大更新,新增企业社交营销ROI分析功能如果你去年参加过营销大会或类似的会议,你应该了解过相关方面文章,某人又或许问过你,社交营销的投资回报率是多少,用本土化的话说就是:你微博被“赞”与“转发”的价值是多少?

由于社交营销及社交网络的影响力日益突出,Google Analytics要增加这项功能也是情理之中的事,其Group Product部门经理Phil Mui说道:

“Google Analytics的这类分析报告与别的社交分析软件不同,这些软件都重点专注“听”,会统计一条社交营销被提及的次数,被转发次数,并分析观点等类似服务。这些当然很重要,但如何将这些优点与一个公司的底限联系起来?这也是大多数财富500强CEO都想知道的问题。”

如果公司利用Google Analytics社交报告,他们可以告诉Google他们想要达到的目标,不管是想要达成一笔交易,获得一个注册用户还是只需要点击率,然后Google不仅会告诉你,从社交网站都来了多少访客,还会告诉你每个社交网站分别都来了多少访客,有多少社交访问转换成了你想实现的目标(比如一个访问是否带来一笔交易)。

还会检测社交网络对一家公司“上层漏斗”(就是很难直接转换成目标但会间接转换的那部分)的影响。所以如果某人通过Twitter上的链接访问你的网站,可能在一周以内买了你的产品,Google都会告诉你。

Google还会细分转换的货币化价值,让公司知道,他们在各个社交网站所投入的营销资金是否都已收回。

此报告还有一个Activity Stream (活动流)标签,追踪人们在社交网络上对公司的评价都有哪些,当然,只能对与Google Social Data Hub有合作的社交网络进行统计,现在Hub里边的社交网站有Google+,Bigg,Disqus及Reddit。

此功能将于下周推出。

ViaTC

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内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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