Что такое матчинг бонус
Матчинг-бонус
Матчинг-бонус – это процент от бинарного дохода партнёров вашей партнёрской сети. Выплачивается еженедельно исходя из бонуса от сети.
В зависимости от пакета (от Trader и выше) и статуса, вы можете зарабатывать матчинг-бонус на 4 поколения партнёров вплоть до 25% с одного поколения.
Лично приглашённые вами партнёры считаются партнёрами 1-го поколения; приглашённые вашими приглашёнными считаются партнёрами 2-го поколения и так далее.
Чтобы квалифицироваться на получение матчинг-бонуса, нужно иметь, по крайней мере, 1 прямую (личную) продажу в левой ноге и 1 в правой не ниже пакета Trader (500 €).
60% матчинг-бонуса также идёт на ваш CashAccount, а 40% — на MandatoryAccount.
Приведу пример, чтобы вам было понятнее. Например, вы лично пригласили 2 партнёра (и получили бонус от сети и за прямую продажу). Допустим, один партнёр тоже начал активно строить свою партнёрскую сеть. Когда приглашённый им новый человек приобретает, к примеру, пакет TycoonTrader, который идёт в учёт в слабую ногу, ваш лично приглашённый партнёр получается бонус от сети в размере 500 €, а вы, в свою очередь, получаете 10% от его бонуса от сети, то есть 500 х 0,1 = 50 €.
И такие вознаграждения начисляются вам не только от лично приглашённых партнёров, а – как уже говорилось выше – от приглашённых партнёров до 4-го поколения (см. таблицу выше).
Предлагая такие щедрые вознаграждения, компания OneCoin, таким образом, стимулирует своё развитие: она мотивирует людей рассказывать об этой новой возможности и её преимуществах, делая криптовалюту OneCoin всё более популярной и повышая спрос на неё.
Делая OneCoin известной более широкому кругу людей, внося свой небольшой вклад в распространение данной идеи/возможности по миру, я вместе с тем могу получать заслуженное и достойное дополнительное вознаграждение, зарабатывая на растущей индустрии криптовалют. Приятно звучит, разве не так? То же самое можете делать и вы.
Итак, мы рассмотрели 3 возможных вида заработка с OneCoin. А всего их, напомню, 8. Поэтому продолжим.
Делай ничего
Делай ничего
QubitTech ai подробный разбор партнёрской программы
Партнёрская программа QubitTech ai — подробный разбор бонусов с примерами
QubitTech ai — проект, безусловно заслуживающий внимания инвесторов как минимум из-за имён, вовлечённых в развитие проекта. Greg Limon, Per Lind, Froystein Bakke давно известны в криптосообществе благодаря своим успешным проектам, таким как действующие компании Digimax, Toridion и криптомонета IOTA. Теперь они собрались вместе, чтобы явить миру хайп-проект QubitTech. Подробный разбор QubitTech ai и инструкция по регистрации доступны по этой ссылке. В данной же статье мы на примерах рассмотрим партнёрскую программу проекта, а в конце статьи расскажу хитрость, при помощи которой можно всего за 3 месяца выйти в безубыток вместо стандартных 4х месяцев!
Бинарная программа проекта
Внутри структуры бинарной программы каждый партнёр QubitTech имеет возможность построить успешную карьеру как агент компании, а также получать много денежных бонусов за работу с клиентами.
1. Линейный бонус
Линейный или Direct Бонус — это выплата, которую вы получаете в виде процентов от прямых инвестиций приглашённых в вашу структуру партнёров. Проценты, а также количество активных линий зависит от купленного вами пакета. Начисление — мгновенно.
Пакет Bronze ($100) и Bronze+ ($500) — 6% с первой линии и 2% со второй линии.
Пакет Silver ($1000) и Silver+ ($5000) — 6% с первой линии и 3% со 2 линии.
Пакет Gold ($10000) и Gold+ ($25000) — 7% с первой линии, 3% со второй линии и 1% с третьей линии.
Пакет Platinum ($50000) и Platinum+ ($100000) — 8% с первой линии, 4% со второй линии, 2% с третьей линии и 1% с четвёртой линии.
С директ бонусом, думаю, всё понятно, двигаемся дальше.
2. Бинарный бонус в QubitTech ai
Суть бинарного бонуса заключается в следующем: под вами в структуре формируются 2 так называемых «ноги»: одна нога спонсорская, куда будут вставать как приглашённые лично вами партнёры и их партнёры, так и приглашённые вашим спонсором (и, возможно, спонсорами вашего спонсора). Другую ногу будете заполнять лично вы и приглашённые вами партнёры и их партнёры. Бинарный бонус начисляется в виде процентов от объёма слабой ноги и зависит от купленного вами пакета.
Пакет Bronze ($100) и Bronze+ ($500) — 8% от объёма слабой ноги.
Пакет Silver ($1000) и Silver+ ($5000) — 9% от объёма слабой ноги.
Пакет Gold ($10000) и Gold+ ($25000) — 10% от объёма слабой ноги.
Пакет Platinum ($50000) и Platinum+ ($100000) — 12% от объёма слабой ноги.
3. Ранговый бонус в QubitTech ai
Вы получаете бонус каждый раз при получении нового ранга в проекте. Для достижения ранга важно увеличивать объём инвестиций своей первой линии, а также соблюдать пропорции между бинарными ногами. Условия достижения рангов определены в таблице 1, где в первом столбике обозначены ранги, во втором столбике — объём инвестиций первой линии, в третьем столбике — объём «сильной» ноги бинара, в четвёртом столбике — объём «слабой» ноги бинара.
Таблица 1 — условия достижения рангов в QubitTech ai
Таблица 2 — ранговый и матчинг бонусы в QubitTech ai
4. Матчинг бонус
Матчинг бонус в QubitTech ai — это доход, который вы получаете как долю от дохода вашей структуры на глубину от 1 до 10 линий. С каждым новым рангом открывается новая линия матчинг бонуса. Ознакомиться с доступными матчинг бонусами в зависимости от ранга можно в Таблице 2 (см. выше).
Итого $2970 за один месяц в случае выполнения вполне адекватных условий! Ну как вам?!
5. Бонус быстрого старта
Ну и напоследок я приберёг для вас самый сладкий бонус. Его можно можно использовать как для увеличения дохода по партнёрской программе, так и тем, кому вообще лень кому-то что-то рассказывать о QubitTech ai, и он просто хочет выйти в безубыток быстрее (за 3 мес!), а далее получать 25% в месяц на пассиве.
Ссылка для регистрации в QubitTech — жми сюда
Инструкция по регистрации и полный обзор проекта — тут
Матчинг-бонус
В случае покупки, подлежащей комиссионному расчету, максимум 13%-ов от суммы прямого и глубинного бонуса (максимум 2,99%-ов от цены товара) будет распределено.
В зависимости от карьерного уровня определеяется до какой глубины дистрибьютор может получить бонус (максимум до 13-ой глубины, 1% на каждом уровне).
Только тот дистрибьютор может получить Матчинг-бонус, который в данном месяце имел прямой или глубинный бонус.
На каждом уровне глубины Матчинг-бонуса, бонус составляет 1% от доходов комиссионных на данном уровне.
Матчинг-бонус высчитыватеся из прямых и глубинных бонусов, шаги:
(a) Определим на полной линии то, что дистрибьюторы сколько прямых и глубинных бонусов заработали на данной линии и в данном месяце.
(b) Тот дистрибьютор, у которого это значение равно нулю, удаляется из расчета.
(c) На всех остальных дистрибьюторов выполняем следующее:
i., Высчитаем общую сумму заработанных прямых и глубинных бонусов на данной линии и данном уровне
ii., Посмотрим, что в случае данного дистрибьютора до какой глубины нам нужно считать Матчинг-бонус, и определим, что 1% от суммы прямых и глубинных бонусов на этих уровнях будет считаться Матчинг-бонусом.
Проблемы матчинга и как можно с ними бороться
Добрый день! Меня зовут Алексей Булавин, я представляю центр компетенций Сбертеха по Big Data. Представители бизнеса, владельцы продуктов и аналитики часто задают мне вопросы по одной и той же теме — матчинг. Что это такое? Зачем и как его делать? Особенно популярен вопрос «Почему он может не получиться?» В этой статье я постараюсь на них ответить.
Начнем с бытового примера. У меня есть маленький сын. Недавно он освоил мобильный телефон и теперь любит таскать его с собой, чтобы, как взрослый, непринужденно позвонить кому-нибудь когда вздумается и поговорить на какую-нибудь «очень важную» тему. Звонит он только маме, папе и бабушке. Больше всего достается бабушке: порой он по 10 раз в день звонит ей, чтобы рассказать, что с ним произошло 5 минут назад.
В детском саду у него есть друг Денис, и у Дениса тоже есть мобильный телефон. Встретившись, они как взрослые меряются телефонами, но никогда не звонят друг другу. Я как-то спросил сына:
— Почему бы тебе не позвонить и не поболтать с другом о том о сем, обсудить свои дела?
— Папа, мне это совсем не нужно, мы и так встречаемся в саду каждый день и, если что, поговорим там. Дела подождут.
Мне стало интересно, как же так? Выяснилось, что просто ни он, ни Денис не знают своего собственного номера телефона и не могут ими обменяться. Налицо отсутствие связи из-за отсутствия ключей.
Что же такое матчинг?
Новые средства взаимодействия в обществе порождают новые возможности, более тесно связывают людей, а системам указывают об их связанности. Матчинг — это один из типов связанности, который указывает на отношения субъекта с самим собой. Например, когда на разных досках объявлений продается одна и та же машина, а мы хотим связать и воспринимать эти объявления вместе, как единое целое.
Зачем нужен матчинг?
Информация сегодня представляет ценность, которую можно монетизировать. Соответственно, дополнительная информация дает дополнительную ценность, увеличение прибыли или сокращение издержек — с помощью разработки новых фич, качественного изменения существующих или вообще создания новых продуктов.
Как правило, наш продукт четко связан с теми или иными объектами, знания по которым мы хотим обогащать. Чем больше дополнительной информации из новых источников мы получаем, тем актуальней становится задача объединения информации из всех источников в единое информационное пространство, как будто это атрибуты одной системы.
Трудности матчинга
Добыть и связать данные — вроде бы стандартная техническая задача. Но из-за ряда проблем это бывает затруднительно или вовсе невозможно:
Получается, что связать объекты двух систем между собой по ключу бывает либо невозможно, либо процент и качество связанности оказываются ниже желаемого уровня. Можно попробовать собрать ключ как комбинацию нескольких информационных полей, составной ключ. Но здесь возникают новые трудности:
Кроме того, для информационных полей в составном ключе характерны трудности, которые мы упоминали ранее. Поля, входящие в составной ключ, тоже могут быть не уникальны, ошибочны, преднамеренно искажены и не постоянны.
Количество vs качество
Как же победить перечисленные выше трудности и добиться 100% матчинга? Начать стоит с вопроса: а действительно ли нужно достигать таких высоких уровней качества? Может, для решения бизнес-задачи вполне достаточно 70%?
Есть у нас составной ключ, состоящий из набора атрибутов. Каждый из них с некоторой вероятностью будет заполнен и с некоторой вероятностью подойдет для применения в качестве элемента ключа. Вероятность что весь составной ключ будет нормален — это произведение всех вероятностей по всем атрибутам ключа. Все это еще нужно умножить на вероятность того, что объект в принципе присутствует в двух системах. Тогда мы получим вероятность матчинга. А умножив ее на общее число сущностей, получим количественный прогноз по сопоставлению.
Чем меньше атрибутов в составном ключе, тем вероятность матчинга выше и при этом ближе к вероятности того, что объект есть в двух системах. Но количество сопоставлений при этом растет и чаще всего превышает прогноз. Это связано с тем, что с уменьшением числа атрибутов в составном ключе растет вероятность ошибочного сопоставления.
Проще говоря, с уменьшением количества атрибутов в составном ключе растет как число объектов сопоставленных правильно, так и число сопоставленных ошибочно. Как бы количество борется против качества. И в зависимости от бизнес-задачи можно выбрать стратегию матчинга, смещающую результат либо в сторону количества, либо в сторону качества.
Обогащение, фильтрация, нормализация
А можно ли увеличить качество и количество одновременно? Конечно можно. Для этого нужно потратить больше, а иногда и намного больше ресурсов на дополнительную обработку данных.
«Дырки» в данных можно заполнять, получая их из других полей источника. Город локации можно получить из кода телефонного номера, ИНН, кода региона. Пол можно получить из имени и фамилии или по анализу авторского текста. Алгоритмов обогащения достаточно много.
Далее данные следует пропускать через фильтры. Фильтры могут быть как стандартные, так и специфические, связанные с особенностями наполнения и трансформации данных конкретного источника. Например, к стандартным можно отнести фильтр, убирающий непечатные символы, дубли, задвоения символов, скобки, кавычки, пробелы.
К специфичным фильтрам можно отнести обнаружение и замену символов другой языковой раскладки, которые выглядят одинаково визуально в обоих языках — например, буква О в английской раскладке в имени Оля. Или обнаружение и замену символов другой языковой раскладки, которые звучат одинаково или почти одинаково в обоих языках (Света и Sвета).
К нормализации можно отнести перевод на другой язык, транслитерацию, приведение к шаблону заполнения (название, марка, телефон, адрес, пол), а также замену коротких названий на полные, замену сленга и уменьшительно-ласкательных форм.
Даже при одном составе ключа для разных источников данных зачастую следует использовать разные критерии. Это связано с тем, как конкретный источник заполняется данными. Чтобы правильно подобрать критерии, желательно собрать и проанализировать статистику по заполнению полей источника. На улучшение качества может повлиять применение коэффициента частотности по полю в источнике (например, для марки машины, фамилии), коэффициента «емкости» (например, для названия населенного пункта в зависимости от того, насколько большой этот населенный пункт по количеству жителей).
При одновременном комбинированном использовании разных ключей матчинга можно применить коэффициенты в качестве условия использования того или иного ключа. Таким же образом можно задействовать и иные критерии, например, заполненность того или иного поля. Комбинировать матчинги по разным ключам между одними и теми же источниками можно и без применения условий — результат бывает вполне приемлемый.
Другие матчинги
Есть и другие алгоритмы матчинга, которые иногда кардинально отличаются от перечисленных выше. Например, матчинг по слабому ключу в условиях связи с другим объектом, уже проматченным по сильному ключу, если емкость такой связи по определению маленькая.
Приведем пример. У любой машины или квартиры за всю ее историю, в среднем, имеется от 1 до 5 владельцев. Если в двух системах объект квартиры или машины проматчен по сильному ключу, то субъекта — владельца этой квартиры, явно с ней связанного — можно матчить по любому самому слабому параметру, например фамилии и имени.
Объекты любой социальной сети или подобной ей структуры данных с большим числом устойчивых связей можно матчить по слабым ключам, принадлежащим не самому объекту матчинга, а его окружению. Сами объекты матчинга могут иметь в дополнение собственный слабый ключ, а могут не иметь. Фактически алгоритмизируется утверждение древнегреческого поэта Еврипида: «Скажи мне, кто твои друзья, и я скажу тебе, кто ты».
Для двух источников с одной или несколькими фотографиями объектов, которые явным образом связаны с их идентификаторами в источниках, можно применить матчинг по фотографиям. На фото выделяются объекты или лица и сравниваются с такими же объектами или лицами в другом источнике. По сути, по такому принципу работают нейросетевые сервисы типа «Is your portrait in a museum?» от Google: они матчат лицо с загруженной вами фотографии с лицами средневековых людей на портретах музеев. Критерий для матчинга специально выбран мягким, чтобы получалось отдаленное, но достаточное сходство.
При наличии большого числа авторской текстовой информации в разных источниках можно попробовать алгоритмы text mining, чтобы связать авторов. Это что-то вроде анализа почерка, только анализируется не форма написания, а содержание текста.
Big data
Чтобы повышать качество матчинга, требуется применять различные алгоритмы, которые в свою очередь требуют много ресурсов. Чем больше алгоритмов, тем больше ресурсов требуется. А если данных много, они постоянно изменяются, а считать их нужно быстро и недорого?
Скорее всего, хранить, обрабатывать и матчить данные традиционными способами не получится. Стоит подумать о bigdata-инфраструктуре. Таких решений сейчас уже довольно много, от разных вендоров и на любой кошелек.
В Сбербанке, например, матчинг внутрикорпоративных данных реализован как компонент data lake на Hadoop, Spark и HBase. Это решение позволяет обрабатывать разнородные неструктурированные данные большого объема, запускать вычисления на большом кластере, где хранятся данные без накладных расходов. При этом используется опенсорсный софт и commodity-сервера, что делает решение достаточно дешевым и эффективным для такого класса задач. Про Big Data на Hadoop написано много. Мне, например, вполне нравится, как это сделано у DataArt.
Наш MatchBox
MatchBox — это система для автоматической нормализации и матчинга, которую мы используем в data lake Сбербанка. Она была недавно разработана в центре компетенций Big Data Сбертеха.
MatchBox в основном используется для построения и поддержания в актуальном состоянии единого семантического слоя данных и единого профиля клиента. Система дает возможность автоматически объединять информацию из большого числа источников в единую информационную суперсущность, встраиваться в процесс обновления информации источников. Это обогащает знания о текущих и потенциальных клиентах банка: их социально-демографических, психологических, поведенческих особенностях и потребительских предпочтениях.
MatchBox работает с данными любого качества, использует библиотеки с провалидированными алгоритмами нормализации и матчинга, имеет для этого конфигуратор пользовательских правил, работает в полностью автоматическом режиме по событию, расписанию или как сервис. MatchBox умеет масштабироваться, и количество регулярно обрабатываемых источников ограничивается только ресурсными квотами кластера.
Вот чего нам удалось добиться благодаря внедрению MatchBox:
Я надеюсь, что статья поможет ответить на вопросы, связанные с матчингом, продвинуться в понимании собственных проблем работы с данными и найти подходы к их решению.
Инвестиционный проект CROWD 1
Всем привет! Сегодня у нас есть возможность познакомиться с невероятно крутым бизнес проектом, под названием CROWD 1, который изменит маркетинговую индустрию в прибыльную и стабильную структуру.
CROWD 1 — это глобальный международный краудфандинговый проект из Испании, который поможет партнёрам, нарастить огромное сообщество в индустрии онлайн-развлечений, игровой индустрии, туризма и многое другое, предлагая людям различные акции от партнёров-компаний, для стабильного заработка в сетевом маркетинге.
Общие сведения
CROWD 1 — это первый проект, который дает миллионам людей по всему миру, принять участие в одной из крупнейших и прибыльных отраслей в мире онлайн игр и развлечений.
В 21 веке, компьютерные игры, онлайн игры, мобильные игры, азартные игры, различные онлайн развлечение, заполонили мир своим присутствием, до такой степени, что это уже является нормой и классикой жанра.
Огромные стадионы собираются в различных городах и странах, где полно геймеров, играют в разные игры, собирают свою аудиторию, и выигрывают миллионы долларов.
Партнёрские игровые и развлекательные компании, а так-же разработчики игр, которые сотрудничают с CROWD 1, все они заинтересованы в сообществе и выплачивают комиссионные проекту CROWD 1, таким образом экономят деньги на рекламе и получают базу посетителей.
Проект CROWD 1 получает долю от рекламы, азартных игр и других онлайн развлечений с компаний-партнёров, на которые люди тратят свои деньги, чтобы приобрести, те или иные предметы и услуги.
В CROWD 1 вы можете зарабатывать инвестируя в самые прибыльные компании-партнёров, которые предлагают свои акции, при этом даёт возможность наращивать свою структуру и получать ещё больше.
Маркетинговая модель CROWD 1, заключается в продаже акций различных компаний-партнёров, которая она пиарит и продвигает в сети, и каждый сможет купить пакеты акций и получать дивиденды ежеквартально.
Говоря простыми словами, CROWD 1 — это проект который продвигает компьютерные и мобильные игры, азартные онлайн развлечения и работает как партнерская программа, где вы можете получать стабильный доход никого не приглашая, но если пригласите, будете получать ещё больше.
Вы будете владеть правами акций, в данном случае это от партнёрских сетей Miggster и AffilGO, это даст вам ежеквартальные выплаты на ваш счет CROWD 1, и в будущем эти акции выйдут на мировую биржу, где вы сможете торговать этими акциями, чтобы зафиксировать прибыль.
Все партнёрские сети проекта, будут числиться в одной единой акции проекта под названием CROWD 1 REWARDS, и на данный момент 1 акция стоит 2 евро.
У проекта CROWD 1, адаптивный веб-сайт, с которым легко можно разобраться, без лишней воды, а только факты, а так-же есть Android и iOS приложения, для мобильного телефона.
Глобальное использование интернета, для мобильных телефонов и смартфонов по оценкам, за 2019 год, превысило около 95%.