Lyft 的業(yè)務是一個由乘客和司機組成的雙向市場，每個城市都有自己的供需需求,，這取決于交通,、天氣、社區(qū)活動等多種因素等等,。在動態(tài)市場中管理營銷和參與會帶來一系列獨特的挑戰(zhàn),，即如何設置特定區(qū)域的預算、出價,、激勵措施以滿足我們的需求,，同時對太原vi設計公司的預測模型有一定的信心。協(xié)調(diào)和擴展這些活動的挑戰(zhàn)使我們踏上了構(gòu)建自己的營銷自動化堆棧的旅程,。我們意識到,，通過以機器學習為重點的日常決策自動化，我們可以有效地擴展并創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)驅(qū)動的自學習系統(tǒng),。通過自動化日常決策,， 

對于太原vi設計公司這樣規(guī)模的公司，我們不可避免地遇到了構(gòu)建與購買的結(jié)合點,。從戰(zhàn)略上講,，我們希望圍繞數(shù)據(jù)驅(qū)動的營銷自動化在我們的組織中建立后備力量,。我們有很多基于內(nèi)部增長預測的自定義廣告系列設置和預算需求，以及用于運行和啟動這些廣告系列的數(shù)千個內(nèi)部自定義信號,。因此,，盡管構(gòu)建和推出最小可行產(chǎn)品 (MVP) 的成本很高，但我們知道這對公司來說是正確的長期投資,。我們的目標是構(gòu)建一個堆棧,，它不僅能高效、快速地響應市場需求,，而且還能與我們的競爭對手區(qū)別開來,。

太原vi設計公司承認這對大多數(shù)公司來說都是一項艱巨的任務,。在太原vi設計看來,，整個系統(tǒng)最有價值的組成部分是生命周期價值 (LTV) 的預測。如果你只投資一個營銷自動化套件,，LTV 建模,，不斷提高模型的精度絕對是我的推薦。 

了解用戶的潛在價值對每個企業(yè)都至關重要,。這就是為什么 Lyft 花費大量資源和時間來了解我們?yōu)槭袌鰩淼拿恳晃恍滤緳C和乘客的價值,。LTV 的目標是為營銷投資開發(fā)護欄。該值可能用于各種用例,，如采購預算,、激勵優(yōu)化、入職個性化,、登陸頁面差異,。等等。在我們的營銷自動化平臺 Symphony 中,，太原vi設計公司使用這個值,，因此可以根據(jù)來自給定渠道的用戶的預期價值以及我們愿意在特定地區(qū)為這些類型的用戶支付的價格來分配預算。

該圖展示了如何在考慮雙向市場中的供需的同時計算用戶預期 LTV 的高級視圖,。太原vi設計公司盡可能準確地預測 LTV 可以幫助我們設定中長期戰(zhàn)略目標,。

我們沒有嘗試直接衡量 LTV，因為很難在用戶生命周期的早期了解留存率,、乘車次數(shù)或交易價值,，而是太原vi設計公司根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對其進行預測。隨著用戶與我們的服務互動,，預測會有所改善,。

Facebook、Google 和 LinkedIn 等成熟的廣告平臺越來越多地混淆了客戶的出價策略,，因此,，太原vi設計公司企業(yè)專注于創(chuàng)建這些識別用戶價值的信號,，以便將它們作為回發(fā)發(fā)送到渠道，讓他們能夠優(yōu)化他們的模型,，從而優(yōu)化您的營銷活動,。

我們正在實現(xiàn)更高的投資回報，同時在超過 2200 萬季度活躍騎手的不斷增長的生態(tài)系統(tǒng)中節(jié)省營銷人員的時間（基于第四季度的收益報告）,。在 Lyft,，營銷自動化仍處于起步階段，雖然這些方法迄今已幫助我們擴大規(guī)模,，但隨著我們的成長,，我們將繼續(xù)學習和改進。