数据转化兼职协议书简短 数据转化兼职协议书简短版(2篇)

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数据转化兼职协议书简短一

甲方(接收方)：

乙方(透露方)：

为了保护甲乙双方在商业和技术合作中涉及的专有信息(如本协议第一款所定义的内容)，经友好协商，甲乙双方签订如下协议：

第一条 专有信息的定义

1.本协议所称的“专有信息”是指所有商业秘密、技术秘密、通信或与该产品相关的其他信息，无论是书面的、口头的、图形的、电磁的或其它任何形式的信息，包括(但不限于)数据、模型、样品、草案、技术、方法、仪器设备和其它信息。

2.“接收方”：本协议所称的“接收方”是指接收专有信息的一方。

3.“透露方”：本协议所称的“透露方”是指透露专有信息的一方。

第二条 权利保证

“透露方”保证其向“接受方”透露的专有信息不侵犯任何第三方的知识产权及其它权益。

第三条 保密义务

1.“接收方”同意严格控制“透露方”所透露的专有信息，保护的程度不能低于“接收方”保护自己的专有信息。但无论如何，“接收方”对该专有信息的保护程度不能低于一个管理良好的技术企业保护自己的专有信息的保护程度。

2.“接收方”保证采取所有必要的方法对“透露方”提供的专有信息进行保密，包括(但不限于)执行和坚持令人满意的作业程序来避免非授权透露、使用或复制专有信息。

3.“接收方”保证不向任何第三方透露本协议的存在或本协议的任何内容。

第四条 例外情况

1.“接收方”保密和不使用的义务不适用于下列专有信息：

1.1有书面材料证明，“透露方”在未附加保密义务的情况下公开透露的信息;

1.2有书面材料证明，在未进行任何透露之前，“接收方”在未受任何限制的情况下已经拥有的专有信息;

1.3有书面材料证明，该专有信息已经被“接收方”之外的他方公开;

1.4有书面材料证明，“接收方”通过合法手段从第三方在未受到任何限制的情况下获得该专有信息。

2.如果“接收方”的律师通过书面意见证明“接收方”对专有信息的透露是由于法律、法规、判决、裁定(包括按照传票、法院或政府处理程序)的要求而发生的，“接收方”应当事先尽快通知“透露方”，同时，“接收方”应当尽最大的努力帮助“透露方”有效地防止或限制该专有信息的透露。

第五条 否认许可

除非“透露方”明确地授权，“接收方”不能认为“透露方”授予其包含该专有信息的任何专利权、专利申请权、商标权、著作权、商业秘密或其它的知识产权。

第六条 补救方法

1.双方承认并同意如下内容：

1.1“透露方”透露的专有信息是有价值的商业秘密;

1.2遵守本协议的条款和条件对于保护专有信息的秘密是有必要的;

1.3所有违约对该专有信息进行未被授权的透露或使用将对“透露方”造成不可挽回的和持续的损害。

2.如果发生“接收方”违约，双方同意如下内容：

2.1“接收方”应当按照“透露方”的指示采取有效的方法对该专有信息进行保密，所需费用由“接收方”承担;

2.2“接收方”应当赔偿“透露方”因违约而造成的所有损失，包括(但不限于)：法院诉讼的费用、合理的律师酬金和费用、所有损失或损害等等。

第七条 保密期限

1.自本协议生效之日起，双方的合作交流都要符合本协议的条款。

2.除非“透露方”通过书面通知明确说明本协议所涉及的某项专有信息可以不用保密，接收方必须按照本协议所承担的保密义务对在结束协议前收到的专有信息进行保密，保密期限不受本协议有效期限的限制。

第八条 适用法律

本协议受中华人民共和国法律管辖，并在所有方面依其进行解释。

第九条 争议的解决

由本协议产生的一切争议由双方友好协商解决。协商不成，双方约定经 仲裁委员会解决。

第十条 生效及其它事项

1.本协议一式四份，甲乙双方各执两份。

2.本协议自签订之日起生效，任何于协议签订前经双方协商但未记载于本协议之事项，对双方皆无约束力。

3.本协议及其附件对双方具有同等法律约束力，但若附件与本协议相抵触时以本协议为准。

甲方(签章)： 乙方(签章)：

年 月 日 年 月 日

签于： 签于：

数据转化兼职协议书简短二

大数据模式下的精准营销

于大部份营销者来说，网站再定向(onsite retargeting)是其中一个最重要的营销手段，所谓网站再定向的意思是对曾访问您网站的用户进行宣传，在他们浏览网络时向其展示广告。此手段之所以重要是因为在第一次接触中真正转化为购买的只占2%，而没有产生购买就离开网站的人群体高达98%。网站再定向的威力在于它能够帮助你吸引很多的潜在客户，由于这些用户之前已经访问了您的网站一次，这意味着他们确实对您的产品和服务感兴趣。当你不断向这些用户显示相关的广告，将能够吸引他们回访并完成购买。理论上，网站再定向技术听起来完美，但执行起来，却可能让很多广告主走入死胡同，因为它只能够覆盖到旧有的访客，而无法接触新访客。对于广告主来说，网站再定向是一把双刃刀，它虽然能带来绝佳的roi，却由于覆盖度不足，会在无形中扼杀销售机会。

其实无论是广告数据或购买行为数据，网络都能记录下来，而网络的实时记录特性，让它成为当下广告主实现定位营销的不二之选。随着技术不断革新，广告主精细化定位的需求也不断得到满足。在随后的篇幅中，我们会简单地对比几大定位技术，并通过电商案例分析来讨论如何让这些数据技术协同起来，促成客户从浏览广告到掏钱购买的转化，实现广告主的收益最大化。

网络营销的精细化定位潜力只有在大数据的支持下才能完全发挥出来。图中的数据金字塔划分出了数据的四个层级。最底层是广告表现数据，是关于广告位置和其表现的信息。具体而言，就是广告位的尺寸、在网页的位置、以往的点击率、可见曝光(viewable impreion)等指标。

再上一层就是受众分类数据。如今，市场上的数据提供商可以通过用户的线上和线下的行为，来收集到广告受众的兴趣、需求等数据。这些不会涉及个人真实身份的信息会被分析，并划分为不同的群組，例如性价比追求者、网购达人等。有了受众分类数据，广告主可以在互联网上按自己的需求和品牌的特性来投放。受众分类数据的针对性更强，也能带来比单纯依赖广告表现数据更好的点击率与转换率，因为它提供了消费者行为和偏好等宝贵信息。

第三层是搜索动机数据。搜索再定向是个用于发掘新客户的技术。它的出现让我们能够发掘出那些很可能会购物的用户，因为他们已经开始搜索与广告主产品相关的信息了。那些具有高商业价值的数据可以进一步被筛选出来，广告主可以将具有高购买意愿的人们再定向到自己的产品信息上来。

而位居数据金字塔顶端的是站内客户数据，这指的是用户在广告主网站上的用户行为数据，包括了用户浏览的页面，下载的信息，以及加入购物车的商品等数据。网站用户通常是那些已经了解过品牌并且对公司也熟悉的一群人。

对于广告主来说，金字塔四层的数据都独具价值。举例而言，广告表现数据是每个广告主都首先会关注的信息，因为这些信息在大多数广告管理平台和广告交易平台都能轻易获得的。同时，那些与用户需求和偏好相关的数据，能够助力广告主更好地实现精细化营销。因此，要想针对性地影响消费者购买路径的每个过程，我们就需要把这四层的数据分析整合，才能制定一个更全面的营销方案。

以下，我们将分享一个真实的案例，让广告主明白应当如何打通各层数据，制定覆盖消费者购买路径的精准定位的营销方案。

案例分享

背景：爱点击的客户，国内最知名的电子商务网站之一，希望能提高roi(投资回报率)和线上交易数量

挑战：客户已经使用了网站再定向技术来实现一个较好的roi，但是，从再站内定向所带动的交易数量开始有下降的趋势。

优化策略︰利用多重数据的整合，提升转化漏斗每一阶段的人群数目，以提升总转化量

第一步：网站再定向

广告主会发现网站内再定向带来的购买转化量有限，这是因为大部份广告主只会再定向曾经将商品加入购物车的访客。要想提升网站再定向的效果，最优的方法是根据用户浏览过的页面进行属性分类，并呈现具有针对性的内容。具体参考下图：

有了全面的追踪和分类，再定向受众数量的基数大幅增加。在短短两个星期内，交易数量显着提升，尤其是来自老访客的成交量更是大幅提升44%。

第二步：搜索再定向(search retargeting)及购买第三方受众分类数据

一方面，再定向可以有效地召回老访客，增大重复进入网站及购买的可能性。但同时，广告主还应该考虑怎么能增加新访客，以保证转化漏斗有足够的新增流量。

首先，我们利用搜索关键词捕捉有兴趣的用户，然后储存有关的用户数据，最后，在交易平台上将合适的广告呈现给该用户。此外，我们还会关注第三方受众分类数据中那些有着同样行为特征的用户信息，整合在一起进行精准投放。

在进行搜索再定向及购买受众数据后，新客户所带来的成交大幅度上升254%，广告效果花费cpa下降29%，同时增加该网站整体的浏览量。

第三步：利用机器学习(machine learning)进一步扩大客户的数量

用户来进行定位广告投放。xmo的算法可以对比客户的crm消费者数据与第三方受众数据，并预测出哪些网络用户会有特定的购买倾向。在这个案例中，xmo能通过机器学习来不断产生新的受众，平均每周能够细分出一个有着230万样本的人群。通过将广告投放到我们已有的目标受众群和由机器学习锁定的新目标受众，我们可以看到非常喜人的广告效果，虽然cpa轻微上升14%，但新客户成交量大幅增长26%说明了机器学习能有效地为广告主发掘新客户。

什么是机器学习(machine learning)? (摘自维基百科wikipedia) 机器学习是人工智能的核心，根据数据或以往的经验，通过设计算法来模拟背后机制和预测行为，并获取新的数据。这是一个重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能的过程。研究者可以

通过机器学习来抓取现有数据的特征来预测未知的概率分布，找到新的具有相同特征的数据并加入库中。机器学习中最关键的就是开发出能智能识别复杂模式并能智能化决策的算法。

观点总结

多渠道数据的整合可以在两方面帮助广告主提高广告表现。

首先，此举可以增加广告受众总数，并会为广告主赢得源源不断的访问量。第二，多渠道数据整合后的定向还能促进消费者购买漏斗的每一个过程，广告主通常利用网站再定向技术来召回“购物车放弃者”或者流失的老客户，但实际上，广告主应该把注意力放在现有客户和新客户的比例。 总而言之，从搜索动机数据，到受眾分类数据，到最终的机器学习，都能促进购买漏斗的顶端访客数量的增加。结合上创意的策略定制、精准的位置选择，客户的转化率将会提高，广告主也将挖掘出更多的商机。