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「Amazon市场销量估算,准确率80%」复盘

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2019-04-10 17:14
2019-04-10 17:14
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“学习型组织”的诊断标准之一,就是“不犯曾经犯过的错误”-大卫·加尔文,哈佛大学教授

1,什么是复盘

复盘最早是一个围棋术语,是指对弈结束后,对弈双方根据自己和对方的思路,将刚才下的那盘棋再回想一遍,从中进行分析拆解等过程,这个过程称为复盘。

复盘如今已经广泛运用到企业经营领域。

2,为什么进行复盘

为什么要复盘?哈佛大学的大卫·加尔文教授认为:“学习型组织”的诊断标准之一,就是“不犯曾经犯过的错误”。

复盘的目的不是为了证明自己对,也不是找出一时一事的责任归属,而是为了从即将结束的项目中,总结成功经验,吸取失败教训并实现对后续行动的改善。

养成复盘习惯,大事小事进行复盘,定期进行复盘,每次都比之前的进步一点点。

复盘是学习型组织最重要的技能之一。

3,如何进行复盘

联想公司应该是把“复盘”这个管理工具执行得最好的代表。

[1]他们总结,复盘成功需要保持开放心态、坦诚表达、实事求是、集思广益、反思自我、刨根问底、指导行动。

[2]他们从实际经验中,把“复盘”归纳为四个步骤:回顾目标,评估结果,分析原因(包含众人分析及自我剖析),总结规律。

4,复盘的具体案例

案例:Amazon市场销量估算项目复盘


1 项目的提出


在预估市场容量的过程中,为了更好地进行市场容量的量化,希望建模来估算销量。


2 项目的目标


2.1  对亚马逊的各个国家按照类目排名估算日销;

2.2  及时进行数据更新;

2.3  提供准确的估算数据,重点突破每个类目排名前5000的ASIN的销量;


3  目前的结果


3.1   完成了亚马逊各个国家按照类目排名来估算销售的需求;

3.2  数据更新每周进行一次,达到了及时的要求;

3.3  US、UK等国家的数据准确度目前在80%以上,DE由于数据样本太少和类目排名变化频繁等问题,目前未能突破;


4  实现过程


4.1  根据对业务的理解和需求分析,构建了基于大类排行、review数量和业务补充这三种方式的销量估算模型;

4.2  使用爬虫采集的数据和第三方+公司有销量数据的ASIN等多个数据源,清洗后输入模型;

4.3 利用插值运算等算法,逐个国家、逐个类目进行处理,得到大类排名-销量的对应关系数据;

4.4 调优:根据类目属性和淡旺季等特点,调整参数,优化结果。


5 分析原因


5.1 成功的方面:

5.1.1 关注核心价值:由于数据源等因素,不可能做到所有国家所有类目所有排名都能估算到,大家将核心都聚焦到重点国家的核心类目TOP5000以内的ASIN,这种聚焦更有利于快速提高产出;

5.1.2 爬虫采集效率的提高,能满足在短时间内采集到更多的样本数据和更准确的排名数据的需求,使数据源的质量得到保证;

5.1.3 各种算法的不断测试和优化,分析期间尝试了插值算法、幂指函数算法等,并不断迭代;

5.1.4 以周为单位更新数据,降低了只选择某一天的数据样本带来的风险,使数据的准确度更高;

5.2 不足的方面:

5.2.1 亚马逊存在大类合并等问题,造成了匹配大类排名时的异常;

5.2.2 DE的数据样本和类目排名变化频繁造成了算法匹配后异常较大不能满足需求的情况,需要继续测试其他算法进行估算,比如根据review数量来反推等;

5.2.3  测试和调优的周期太长,每一轮下来都需要差不多2周的时间,这个测试和验证的频率需要提高;


6  接下来的工作


6.1   进一步提高采集效率,提高原始数据的准确度;


5,参考文章

[1] 联想:做好复盘的诀窍http://www.360doc.com/content/16/0828/22/33120089_586626689.shtml

[2] 联想的管理秘诀:复盘“四步法”
http://www.managershare.com/post/159745

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「Amazon市场销量估算,准确率80%」复盘
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2019-04-10 17:14
15841

“学习型组织”的诊断标准之一,就是“不犯曾经犯过的错误”-大卫·加尔文,哈佛大学教授

1,什么是复盘

复盘最早是一个围棋术语,是指对弈结束后,对弈双方根据自己和对方的思路,将刚才下的那盘棋再回想一遍,从中进行分析拆解等过程,这个过程称为复盘。

复盘如今已经广泛运用到企业经营领域。

2,为什么进行复盘

为什么要复盘?哈佛大学的大卫·加尔文教授认为:“学习型组织”的诊断标准之一,就是“不犯曾经犯过的错误”。

复盘的目的不是为了证明自己对,也不是找出一时一事的责任归属,而是为了从即将结束的项目中,总结成功经验,吸取失败教训并实现对后续行动的改善。

养成复盘习惯,大事小事进行复盘,定期进行复盘,每次都比之前的进步一点点。

复盘是学习型组织最重要的技能之一。

3,如何进行复盘

联想公司应该是把“复盘”这个管理工具执行得最好的代表。

[1]他们总结,复盘成功需要保持开放心态、坦诚表达、实事求是、集思广益、反思自我、刨根问底、指导行动。

[2]他们从实际经验中,把“复盘”归纳为四个步骤:回顾目标,评估结果,分析原因(包含众人分析及自我剖析),总结规律。

4,复盘的具体案例

案例:Amazon市场销量估算项目复盘


1 项目的提出


在预估市场容量的过程中,为了更好地进行市场容量的量化,希望建模来估算销量。


2 项目的目标


2.1  对亚马逊的各个国家按照类目排名估算日销;

2.2  及时进行数据更新;

2.3  提供准确的估算数据,重点突破每个类目排名前5000的ASIN的销量;


3  目前的结果


3.1   完成了亚马逊各个国家按照类目排名来估算销售的需求;

3.2  数据更新每周进行一次,达到了及时的要求;

3.3  US、UK等国家的数据准确度目前在80%以上,DE由于数据样本太少和类目排名变化频繁等问题,目前未能突破;


4  实现过程


4.1  根据对业务的理解和需求分析,构建了基于大类排行、review数量和业务补充这三种方式的销量估算模型;

4.2  使用爬虫采集的数据和第三方+公司有销量数据的ASIN等多个数据源,清洗后输入模型;

4.3 利用插值运算等算法,逐个国家、逐个类目进行处理,得到大类排名-销量的对应关系数据;

4.4 调优:根据类目属性和淡旺季等特点,调整参数,优化结果。


5 分析原因


5.1 成功的方面:

5.1.1 关注核心价值:由于数据源等因素,不可能做到所有国家所有类目所有排名都能估算到,大家将核心都聚焦到重点国家的核心类目TOP5000以内的ASIN,这种聚焦更有利于快速提高产出;

5.1.2 爬虫采集效率的提高,能满足在短时间内采集到更多的样本数据和更准确的排名数据的需求,使数据源的质量得到保证;

5.1.3 各种算法的不断测试和优化,分析期间尝试了插值算法、幂指函数算法等,并不断迭代;

5.1.4 以周为单位更新数据,降低了只选择某一天的数据样本带来的风险,使数据的准确度更高;

5.2 不足的方面:

5.2.1 亚马逊存在大类合并等问题,造成了匹配大类排名时的异常;

5.2.2 DE的数据样本和类目排名变化频繁造成了算法匹配后异常较大不能满足需求的情况,需要继续测试其他算法进行估算,比如根据review数量来反推等;

5.2.3  测试和调优的周期太长,每一轮下来都需要差不多2周的时间,这个测试和验证的频率需要提高;


6  接下来的工作


6.1   进一步提高采集效率,提高原始数据的准确度;


5,参考文章

[1] 联想:做好复盘的诀窍http://www.360doc.com/content/16/0828/22/33120089_586626689.shtml

[2] 联想的管理秘诀:复盘“四步法”
http://www.managershare.com/post/159745

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