基于用户画像的营销平台的设计与实现
这是一篇关于用户标签,用户画像,营销平台,精准营销,软件设计的论文, 主要内容为随着科技的进步以及互联网的发展,出现了许多依托互联网来给用户提供各种各样服务的企业,这些企业通过丰富的营销活动来吸引大量的用户,同时也掌握了大量的用户数据。当用户体量达到一定程度时,为了提高营销活动的投入产出比,需要为用户提供更加符合其需求的营销活动。利用海量用户数据形成用户画像,向用户精准推送营销活动对于互联网服务企业来说有重要的意义。本文结合某互联网服务企业在业务方面所面临的精准营销问题,设计实现了基于用户画像的营销平台。论文结合企业业务特点完成了平台的需求分析,确定了技术路线,设计了平台的系统架构,完成了平台功能模块的设计,实现了平台的三大核心功能,具体包括:用户标签管理,包括标签字典,标签状态操作及标签数据同步等功能;用户画像处理及分析,包括人群圈定、人群计算、人群扩散、人群分流及人群分析等功能;营销活动,包括常规营销活动管理及投放、触发型营销活动管理、营销活动预算控制等功能。系统采用B/S三层架构,各模块独立部署开发,前端采用React技术框架,由Node JS来完成前后端对接,后端采用Spring MVC设计模式来实现,数据层面依托Elasticsearch、Hive、Redis来实现平台的数据存储及处理。该平台目前已正式上线,且运行状况良好,为企业的酒旅业务线提供技术支持,企业运营人员、数据分析师、产品经理等利用本平台可以完成用户画像的生成利用、营销活动的自动化上线流程,为数千万用户提供服务。
基于微服务架构的用户标签系统设计与实现
这是一篇关于微服务,用户标签,ID-Mapping,Bitmap的论文, 主要内容为对于零售企业来说,营销是企业生存和发展的重要一环,传统企业营销策略使用线上问卷调查、电视和楼宇广告、会员群发短信等。由于这种投送方式将无需求的用户也划分在一起进行广告投送,造成投送成本高,效果差。精准营销方式解决了上述问题。精准营销主旨是通过用户的兴趣和购买偏好进行营销,它排除其他无兴趣或偏好用户,将有可能购买营销产品的用户组成一个营销人群,对其进行有针对性的产品推荐并防止会员流失。由于传统线下零售企业所能统计的信息仅限于会员的购买情况,其获得用户偏好的维度单一,并且无法真正做到精确营销。随着互联网应用的普及,一些线上零售企业通过自身线上网站获得大量用户数据,其中包括非会员的浏览情况及会员的浏览、购买、支付等数据。同时通过会员系统和线上问卷调查等手段获得用户微信或手机号进行触达。这些零售企业通常构建一个单块式的营销系统。一方面分析用户的偏好,另一方面使用微信或手机针对这些用户划分营销人群,进行触达。关于微服务的研究在近几年十分活跃,由于微服务直击单块式服务架构迭代速度慢、架构不清晰、耦合度过高、无法做到语言异构和无法服务异构等痛点,所以一些企业在构建应用系统都会采用微服务这一架构。同时从Netflix自身企业应用到由Pivotal公司提供的企业微服务大礼包Spring Cloud,微服务架构也在逐渐完善。传统建立在单块式架构的标签系统由于任何修改都要全部部署、编译时间过长、开发效率低等缺点,不断被多模块的微服务架构所挑战。所以采用微服务架构的用户标签系统十分灵活。另外,标签系统中用户标签存储在缓存系统中。需要进行多个标签计算,形成细分人群时,通过标签的Keys获得相关标签结果的用户ID集合,再将这些标签结果从缓存服务器加载到计算服务器进行交并运算。这种方式占用大量系统的网络带宽和计算服务器负载。在本次论文中,用户标签系统创新性的将标签计算下推到缓存服务器,做到用户标签存算一体,降低网络带宽压力。并且利用每个用户ID都是由唯一的长整形所表示的特点,引入bitmap,将每个用户ID看成内存中的一个位,在降低用户标签结果中用户ID集所占内存空间外,标签计算将转变为位运算,具备相当好的计算性能。
基于用户画像的营销平台的设计与实现
这是一篇关于用户标签,用户画像,营销平台,精准营销,软件设计的论文, 主要内容为随着科技的进步以及互联网的发展,出现了许多依托互联网来给用户提供各种各样服务的企业,这些企业通过丰富的营销活动来吸引大量的用户,同时也掌握了大量的用户数据。当用户体量达到一定程度时,为了提高营销活动的投入产出比,需要为用户提供更加符合其需求的营销活动。利用海量用户数据形成用户画像,向用户精准推送营销活动对于互联网服务企业来说有重要的意义。本文结合某互联网服务企业在业务方面所面临的精准营销问题,设计实现了基于用户画像的营销平台。论文结合企业业务特点完成了平台的需求分析,确定了技术路线,设计了平台的系统架构,完成了平台功能模块的设计,实现了平台的三大核心功能,具体包括:用户标签管理,包括标签字典,标签状态操作及标签数据同步等功能;用户画像处理及分析,包括人群圈定、人群计算、人群扩散、人群分流及人群分析等功能;营销活动,包括常规营销活动管理及投放、触发型营销活动管理、营销活动预算控制等功能。系统采用B/S三层架构,各模块独立部署开发,前端采用React技术框架,由Node JS来完成前后端对接,后端采用Spring MVC设计模式来实现,数据层面依托Elasticsearch、Hive、Redis来实现平台的数据存储及处理。该平台目前已正式上线,且运行状况良好,为企业的酒旅业务线提供技术支持,企业运营人员、数据分析师、产品经理等利用本平台可以完成用户画像的生成利用、营销活动的自动化上线流程,为数千万用户提供服务。
基于微服务架构的用户标签系统设计与实现
这是一篇关于微服务,用户标签,ID-Mapping,Bitmap的论文, 主要内容为对于零售企业来说,营销是企业生存和发展的重要一环,传统企业营销策略使用线上问卷调查、电视和楼宇广告、会员群发短信等。由于这种投送方式将无需求的用户也划分在一起进行广告投送,造成投送成本高,效果差。精准营销方式解决了上述问题。精准营销主旨是通过用户的兴趣和购买偏好进行营销,它排除其他无兴趣或偏好用户,将有可能购买营销产品的用户组成一个营销人群,对其进行有针对性的产品推荐并防止会员流失。由于传统线下零售企业所能统计的信息仅限于会员的购买情况,其获得用户偏好的维度单一,并且无法真正做到精确营销。随着互联网应用的普及,一些线上零售企业通过自身线上网站获得大量用户数据,其中包括非会员的浏览情况及会员的浏览、购买、支付等数据。同时通过会员系统和线上问卷调查等手段获得用户微信或手机号进行触达。这些零售企业通常构建一个单块式的营销系统。一方面分析用户的偏好,另一方面使用微信或手机针对这些用户划分营销人群,进行触达。关于微服务的研究在近几年十分活跃,由于微服务直击单块式服务架构迭代速度慢、架构不清晰、耦合度过高、无法做到语言异构和无法服务异构等痛点,所以一些企业在构建应用系统都会采用微服务这一架构。同时从Netflix自身企业应用到由Pivotal公司提供的企业微服务大礼包Spring Cloud,微服务架构也在逐渐完善。传统建立在单块式架构的标签系统由于任何修改都要全部部署、编译时间过长、开发效率低等缺点,不断被多模块的微服务架构所挑战。所以采用微服务架构的用户标签系统十分灵活。另外,标签系统中用户标签存储在缓存系统中。需要进行多个标签计算,形成细分人群时,通过标签的Keys获得相关标签结果的用户ID集合,再将这些标签结果从缓存服务器加载到计算服务器进行交并运算。这种方式占用大量系统的网络带宽和计算服务器负载。在本次论文中,用户标签系统创新性的将标签计算下推到缓存服务器,做到用户标签存算一体,降低网络带宽压力。并且利用每个用户ID都是由唯一的长整形所表示的特点,引入bitmap,将每个用户ID看成内存中的一个位,在降低用户标签结果中用户ID集所占内存空间外,标签计算将转变为位运算,具备相当好的计算性能。
基于微服务架构的用户标签系统设计与实现
这是一篇关于微服务,用户标签,ID-Mapping,Bitmap的论文, 主要内容为对于零售企业来说,营销是企业生存和发展的重要一环,传统企业营销策略使用线上问卷调查、电视和楼宇广告、会员群发短信等。由于这种投送方式将无需求的用户也划分在一起进行广告投送,造成投送成本高,效果差。精准营销方式解决了上述问题。精准营销主旨是通过用户的兴趣和购买偏好进行营销,它排除其他无兴趣或偏好用户,将有可能购买营销产品的用户组成一个营销人群,对其进行有针对性的产品推荐并防止会员流失。由于传统线下零售企业所能统计的信息仅限于会员的购买情况,其获得用户偏好的维度单一,并且无法真正做到精确营销。随着互联网应用的普及,一些线上零售企业通过自身线上网站获得大量用户数据,其中包括非会员的浏览情况及会员的浏览、购买、支付等数据。同时通过会员系统和线上问卷调查等手段获得用户微信或手机号进行触达。这些零售企业通常构建一个单块式的营销系统。一方面分析用户的偏好,另一方面使用微信或手机针对这些用户划分营销人群,进行触达。关于微服务的研究在近几年十分活跃,由于微服务直击单块式服务架构迭代速度慢、架构不清晰、耦合度过高、无法做到语言异构和无法服务异构等痛点,所以一些企业在构建应用系统都会采用微服务这一架构。同时从Netflix自身企业应用到由Pivotal公司提供的企业微服务大礼包Spring Cloud,微服务架构也在逐渐完善。传统建立在单块式架构的标签系统由于任何修改都要全部部署、编译时间过长、开发效率低等缺点,不断被多模块的微服务架构所挑战。所以采用微服务架构的用户标签系统十分灵活。另外,标签系统中用户标签存储在缓存系统中。需要进行多个标签计算,形成细分人群时,通过标签的Keys获得相关标签结果的用户ID集合,再将这些标签结果从缓存服务器加载到计算服务器进行交并运算。这种方式占用大量系统的网络带宽和计算服务器负载。在本次论文中,用户标签系统创新性的将标签计算下推到缓存服务器,做到用户标签存算一体,降低网络带宽压力。并且利用每个用户ID都是由唯一的长整形所表示的特点,引入bitmap,将每个用户ID看成内存中的一个位,在降低用户标签结果中用户ID集所占内存空间外,标签计算将转变为位运算,具备相当好的计算性能。
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