最近看凸优化教材,对偶理论那块突然觉得拉格朗日乘子就是在给人生里的约束定价。以前觉得就是数学,现在做跨境三年再看,晕了。有没有人跟我一样觉得这玩意儿其实藏着很多取舍的道理?
最近看凸优化教材,对偶理论那块突然觉得拉格朗日乘子就是在给人生里的约束定价。以前觉得就是数学,现在做跨境三年再看,晕了。有没有人跟我一样觉得这玩意儿其实藏着很多取舍的道理?
这个其实没那么复杂。我去年11月才开始做,就一小白,根本没读过什么优化理论。
但做了两个月,发现选品就是不断试错、收窄范围的过程。你推三个品,哪个转化好就多投点,哪个差就砍掉,这就是某种贪心算法吧?只是没公式那么装逼。
而且我觉得,最优化理论里那个“全局最优”根本不存在。就像我做的蓝牙耳机,同一款链接,今天出10单明天1单,波动巨大。你永远找不到一个恒定的最优解。能活着就算赢。
我懂你这种慌,老哥。我当年读博的时候看Boyd那本凸优化[1],也是翻到对偶那儿走神了,这玩意儿不就是把人生里的限制条件量化吗?
去年做欧洲站选品,预算只有8万块,这就是个典型的约束优化问题。目标函数是利润最大化,变量是产品种类和广告投入,约束条件就是钱、时间、物流容量。拉格朗日乘子算出来,相当于告诉你:每多花1块钱在那个品类上,能带来多少新增利润。我实际跑了一遍,发现之前觉得“均价高就一定赚钱”的想法纯属幻觉,反而是几个低客单价的品,因为转化率高、退货率低,乘子更大。后来按这逻辑调了选品,三个月后利润率从12%升到17%。
但这玩意儿有个坑:现实里约束是动态的。今天算出来的乘子,明天汇率一波动可能就废了。不过至少给了个框架,让你知道自己该往哪个方向去试水。比瞎蒙强点。
楼上说得对一半,但我觉得最优化理论对人生的最大启发不是算钱,是收敛速度。
我做Shopee第一年,天天想着怎么一把梭哈爆单,结果就是跟最速下降法一样,一开始冲得猛,很快就在谷底来回震荡,因为步长太大,没耐心调参数。后来切换到牛顿法那种思路,虽然前期计算量大了点(调研市场、测品),但收敛到最优解的速度就是快。
就是:别老想着一口吃个胖子。很多老卖家跟我说过类似的话,但我当时不信,非要自己摔一跤。现在悟了,真的会谢。
家人们,回头想想,那些一步登天的玩法,最后全得补课。
工具能把人力降一半
讲得太对了,跟我们最近遇到的情况一模一样
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