Red de conocimiento de recetas - Recetas completas - Consejos sobre cómo hacer tortitas de lechuga

Consejos sobre cómo hacer tortitas de lechuga

1. Lavar la lechuga y escurrirla. Cortar en espuma de verduras y cebolla.

2. Añade una cucharada de harina al agua fría y utiliza unos palillos para revolver en una dirección hasta formar una pasta. Agrega un huevo, sal y esencia de pollo y revuelve por unos minutos.

3. Coloca la olla en la cocina de inducción, enciende el fuego y presiona el botón de freír durante un minuto, y con una cuchara echas una cucharada de aceite.

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Compartiendo casos de operación de usuarios de supermercados de alimentos frescosAntecedentes de la operación: en el período anterior, una nueva tienda de supermercado de alimentos frescos tenía 654,38 millones de usuarios en el período de introducción, y solo 654,38 05 usuarios ingresaron al período de crecimiento. La tasa de retención de clientes antiguos también es inferior al valor de referencia de una tienda nueva normal. ¿Cómo ayudar a esta tienda a mejorar el ciclo de vida del usuario? En respuesta a este problema, dividimos la estrategia del usuario en varios pasos: 1. Obtener información sobre las rutas y características típicas del usuario desde el período de introducción hasta el período de crecimiento, y encontrar el enfoque para la optimización; 2. Establecer un sistema de incentivos de subsidios; sistema de alcance; 3. Construya un sistema de gestión antipérdida y primero hablemos de la estrategia única 1 a N basada en la ruta óptima. El primero es conocer los caminos y características típicos de los usuarios que ingresan a la etapa de crecimiento. Aquí, hablemos de la definición de período de crecimiento. Definimos el período de crecimiento de usuarios como el tiempo que tardan los usuarios en alcanzar un ciclo de recompra estable. A través de información, descubrimos que la tasa de abandono de los usuarios que completaron tres pedidos en 35 días se redujo significativamente, lo cual es un indicador de la Estrella Polar para que podamos definir el período de crecimiento. ¿Cuál es el propósito de obtener información sobre la ruta del usuario? El primer propósito es analizar si la ruta 1 o la ruta 2 es mejor desde el período de introducción hasta el período de crecimiento. El segundo es trazar la estrategia operativa basada en el camino óptimo, como esta aplicación de supermercado de alimentos frescos. Hay varias rutas sólidas para que los usuarios completen conversiones individuales 1-3: Lista de cupones: ir al área de productos de cupones disponibles para usar Ruta de pedido dos: Búsqueda de inicio Ruta de conversión tres: Página de inicio Área de actividad Período de introducción Ruta del cupón, los usuarios completan tres La proporción de pedidos ha llegado a 60, lo que indica que la mejor manera para que los nuevos usuarios permanezcan en la APLICACIÓN es la nueva estrategia de subsidio de paquetes de regalo. Hemos realizado una serie de ajustes a nuestra estrategia de paquete de cupones. Por ejemplo, utilizamos un producto de recordatorio del progreso de la tarea para los recién llegados. Cada vez que un usuario realiza un pedido, el banner en la parte superior de cualquier página mostrará el descuento para el siguiente pedido y el paquete de regalo sorpresa después de completar tres pedidos. Este es un sistema de incentivos muy simple. Con este producto, el efecto de promoción del embudo 1 a N para nuevos clientes es bastante obvio y la proporción de usuarios que han transferido dos pedidos o más aumentará de 40 a 67. Centrándonos en el modelo de "primer pedido e incentivo inmediato después de cada compra", aseguramos el conocimiento de los nuevos usuarios por adelantado y los guiamos para que completen de 0 a 3 conversiones de pedidos. 2. Hablar sobre la formulación de subsidios y estrategias de subsidios de incentivos: primero, establecer una estrategia de emparejamiento entre la promoción del producto y los usuarios; segundo, establecer un sistema de evaluación de los subsidios a los usuarios. La primera coincidencia de usuarios de promoción de productos es la más crítica en el sistema de alcance, como las actividades de fresa hoy y las actividades de Apple mañana. El mayor problema cada vez que se impulsa este tipo de actividad es qué usuarios deben ser empujados con mensajes push y de texto, o molestará a los usuarios cada vez, o simplemente se estratificará según los datos de clics del usuario, pero se descubre que no es exacto. La solución principal a este problema es el uso de modelos de series de tiempo de preferencia. La predicción de preferencias es una tarea importante en los escenarios de recomendación. El principio es utilizar el modelo para predecir el próximo comportamiento de compra del usuario dada la secuencia de productos que el usuario compró anteriormente y la caída temporal de la línea de interacción del producto. El funcionamiento del modelo de series de tiempo de preferencia se puede obtener mediante el análisis de SPSS: si estos son los datos de la tabla inferior de los pedidos de los usuarios, construiremos un modelo de análisis a través de los datos: el objetivo es construir un modelo de minería a través de estos datos de la tabla inferior. extraiga los hábitos de orden de compra del usuario y prediga el usuario ¿Qué comprará en el próximo punto de compra? Construimos un flujo de análisis de series temporales a través de SPSS y el modelo de datos nos ayuda a predecir. El resultado de salida de este flujo de datos es: El resultado del análisis de series de tiempo del usuario se traduce como: Si el usuario compra manzanas y huevos, la confianza para comprar manzanas la próxima vez es 100 (debido a que los datos experimentales están sobreajustados, por lo que es una probabilidad de 100). Si hay una mayor credibilidad de los datos del pedido, significa que después de que el usuario compra manzanas y huevos, en segundo lugar, con respecto a cómo establecer un sistema de evaluación para las visitas de los usuarios y los subsidios de actividades, hay dos indicadores de evaluación, a saber, la promoción de GMV. tasa y ROI a medida que los usuarios crecen, hacemos pruebas AB. Seleccionamos a los usuarios en crecimiento y los dividimos en grupos experimentales, y seleccionamos aleatoriamente algunos usuarios como grupo de control. Por ejemplo, hay 10,000 usuarios en el grupo experimental y. 10.000 usuarios en el grupo de control envían 20,5 cupones de subsidio, enviados a través de mensajes de texto dirigidos, la tasa de conversión del grupo de intervención fue de 10 y la tasa de conversión del grupo de control fue de 6.
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