关于活动、节假日、促销等营销方式的因果效应评估前篇是《活动、节假日、促销等营销方式的因果效应评估——特征工程篇（一）》是把给入模型时特征加工的方式列举一下，本篇是想简单总结如何评价一个活动营销方式的好坏...如果将活动变成了机器学习模型中的一个特征，如《活动、节假日、促销等营销方式的因果效应评估——特征工程篇（一）》所述，有很多种方式，那么，活动变成模型的特征之后，活动好坏与优劣，就是评价这个特征的重要性了...这种方法最大的问题在于其关键假设，即上线的功能或者活动是唯一影响效果的变量。但是想想就知道这个假设是有多么不合理。...还有一篇因果推断实战：淘宝3D化价值分析小结： 2.1 A/B 实验 A/B 实验是一个非常好的比较一些策略有效性的手段，是所有商业运营必备的实验技巧。...这里不做过多的描述，可参考：A/B Test︱一轮完美的A/B Test 需要具备哪些要素 2.2 时序 + 因果推断 - google的CausalImpact 跟着开源项目学因果推断——CausalImpact
电商项目实战-用例设计系列参考书籍：《电商后台系统产品逻辑全解析》 一、电商模式 其中大家接触最多的就是B2C。电商模式名词解释不做过多讲解。 电商模式 二：电商后台管理系统。...单品促销： 促销价不能高于等于原价（使用等价类边界值的方法） 套装促销： 商品A和商品B组成套装的总价不能大于等于原价 赠品促销： 1.赠品最多赠多少件？...---- 【2】促销活动规则 促销活动规则 促销活动管理设计测试用例思路： 创建活动： 活动名称最长为多少字符？是否可带有特殊符号？...先说下我们在设计某个模块的用例时，很多人只会关注到这个模块的功能点，但其实我们还需要考虑到相关联的业务功能模块。...单从购物车的功能来说，仅仅只是增删改查： 增加商品、删除商品、查看商品、修改商品数量 但是相关联的业务（例如下图盒马和京东的购物车）就包括： 营销活动透出、优惠券透出（使用优惠券金额计算）、库存变化、依赖的上游业务
负责为个性服务提供特征数据和特征计算，特征服务平台主要针对 特征数据，进行有效的声明、管理，进而达到特征资源的共享，快速支持针对不同的特征进行有效的声明、上线、测试以及A/B实验效果对比。...个性化推荐系统的主要优势体现为支持多类型推荐和多屏产品形态，支持算法模型A/B实验快速迭代，支持系统架构与算法解耦，支持存储资源与推荐引擎计算的解耦，支持预测召回与推荐引擎计算的解耦，支持自定义埋点功能...数据平台 京东拥有庞大的用户量和全品类的商品以及多种促销活动，可以根据用户在京东平台上的行为记录积累数据，如浏览、加购物车、关注、搜索、购买、评论等行为数据，以及商品本身的品牌、品类、描述、价格等属性数据的积累...特征服务平台能快速满足针对制定不同的特征进行有效的声明、上线、测试以及A/B实验效果对比的需求，做到特征的可维护、可说明、可验证。...特征服务平台的主要功能如下：离线特征的定制化使用，在线特征的定制化使用，由定制化特征产生新的特征，部分特征、模型在线申明，不同特征效果快速A/B。特征服务平台架构如图12所示。 ?
负责为个性服务提供特征数据和特征计算，特征服务平台主要针对 特征数据，进行有效的声明、管理，进而达到特征资源的共享，快速支持针对不同的特征进行有效的声明、上线、测试以及A/B实验效果对比。...个性化推荐系统的主要优势体现为支持多类型推荐和多屏产品形态，支持算法模型A/B实验快速迭代，支持系统架构与算法解耦，支持存储资源与推荐引擎计算的解耦，支持预测召回与推荐引擎计算的解耦，支持自定义埋点功能...三、数据平台 京东拥有庞大的用户量和全品类的商品以及多种促销活动，可以根据用户在京东平台上的行为记录积累数据，如浏览、加购物车、关注、搜索、购买、评论等行为数据，以及商品本身的品牌、品类、描述、价格等属性数据的积累...特征服务平台能快速满足针对制定不同的特征进行有效的声明、上线、测试以及A/B实验效果对比的需求，做到特征的可维护、可说明、可验证。...特征服务平台的主要功能如下：离线特征的定制化使用，在线特征的定制化使用，由定制化特征产生新的特征，部分特征、模型在线申明，不同特征效果快速A/B。特征服务平台架构如图12所示。 ?
负责为个性服务提供特征数据和特征计算，特征服务平台主要针对 特征数据，进行有效的声明、管理，进而达到特征资源的共享，快速支持针对不同的特征进行有效的声明、上线、测试以及A/B实验效果对比。...个性化推荐系统的主要优势体现为支持多类型推荐和多屏产品形态，支持算法模型A/B实验快速迭代，支持系统架构与算法解耦，支持存储资源与推荐引擎计算的解耦，支持预测召回与推荐引擎计算的解耦，支持自定义埋点功能...数据平台 京东拥有庞大的用户量和全品类的商品以及多种促销活动，可以根据用户在京东平台上的行为记录积累数据，如浏览、加购物车、关注、搜索、购买、评论等行为数据，以及商品本身的品牌、品类、描述、价格等属性数据的积累...特征服务平台能快速满足针对制定不同的特征进行有效的声明、上线、测试以及A/B实验效果对比的需求，做到特征的可维护、可说明、可验证。...特征服务平台的主要功能如下：离线特征的定制化使用，在线特征的定制化使用，由定制化特征产生新的特征，部分特征、模型在线申明，不同特征效果快速A/B。特征服务平台架构如图12所示。
1.如何解读本组数据，写出你对该问题的分析步骤 2.根据上述分析，提出你对该问题的几种猜测 3.如果猜测都是需要解决的问题，请提出你的解决方案，并设计可行性的实验 【分析思路】 根据之前讲过的“数据分析解决问题的步骤...可以拆解为渠道A的付费人数、渠道B的付费人数、渠道C的付费人数。...先来看假设1：平均单价下降 对比之前的单价数据，发现3.10-3.12有促销活动，平均单价确实出现下降。所以得出结论假设1成立。...我们总结下，原核心功能收入大幅下降，是因为： 1）平均单价下降 2）各渠道付费用户减少 3）功能介绍不吸引人 4）部分用户无法充值 5）用户使用体验不佳 三、提出建议 原因1：因为促销活动，平均单价下降...等待促销完成即可。 原因2：是各渠道付费用户减少。可以调整渠道，获取产品对标的精准用户。 原因3：功能介绍不吸引人。重新设计介绍页面，更贴合用户需求。 原因4：部分用户无法充值。
实例概况 背景：小成有一家百货公司，最近在定年度的促销活动 冲突：每个节日用同一个促销活动太枯燥，没吸引力 解决方案：针对不同节目使用不同促销活动进行促销 b....void Show()； } 步骤2：定义具体策略角色（Concrete Strategy）：每个节日具体的促销活动 //为春节准备的促销活动A class StrategyA extends Strategy...("为中秋节准备的促销活动B"); } } //为圣诞节准备的促销活动C class StrategyC extends Strategy{ @Override public...SalesMan("C"); mSalesMan.SalesManShow(); } } 结果输出 对于春节： 为春节准备的促销活动A 对于中秋节： 为中秋节准备的促销活动...B 对于圣诞节： 为圣诞节准备的促销活动B 通过上述这个常见的生活例子，我相信你已经完全明白了策略模式的原理了！！
实例 背景：有一家百货公司，最近在定年度的促销活动 冲突：每个节日用同一个促销活动太枯燥，没吸引力 解决方案：针对不同节目使用不同促销活动进行促销 步骤1： 定义抽象策略角色（Strategy）：百货公司所有促销活动的共同接口...System.out.println("春节促销活动A"); } } //为中秋节准备的促销活动B class StrategyB extends Strategy{ @Override...public void showActivity() { System.out.println("中秋节促销活动B"); } } //为圣诞节准备的促销活动C class...strategy = new StrategyA(); break; case "B": //中秋节就使用中秋节促销活动...System.out.println("对于中秋节："); mSalesMan = new Context_SalesMan("B"); mSalesMan.SalesManShow
实例概况 背景：小成有一家百货公司，最近在定年度的促销活动 冲突：每个节日用同一个促销活动太枯燥，没吸引力 解决方案：针对不同节目使用不同促销活动进行促销 b....void Show()； } 步骤2：定义具体策略角色（Concrete Strategy）：每个节日具体的促销活动 //为春节准备的促销活动A class StrategyA extends Strategy...{ @Override public void show() { System.out.println("为春节准备的促销活动A"); } } //为中秋节准备的促销活动...("为中秋节准备的促销活动B"); } } //为圣诞节准备的促销活动C class StrategyC extends Strategy{ @Override public...B 对于圣诞节： 为圣诞节准备的促销活动B 通过上述这个常见的生活例子，我相信你已经完全明白了策略模式的原理了！！
生鲜电商市场的消费用户具有追求健康生活、习惯线上消费的特性，且更多为85后、90后人群。 阻碍四：生鲜电商经营 （1）业内欠缺经典成功案例模仿。...D、基于用户、消费者大数据的精准营销 通过商城的大数据分析，预测消费者需求，使用商城后台多种促销手段吸引消费者购买。...移动端LBS定位，开启O2O上门服务 系统支持移动端的微商城、APP自带LBS定位功能，用户可通过清晰的定位功能，定位到周边的商家，即可到店体验，也可由商家进行上门服务。 E. ...B2B招商入驻，发展供货商及零售商 系统支持招商入驻，即可招纳零售商进行平台店铺扩充，也可招纳供货批发商，为零售商解决货源问题。 G. ...B. 促销营销：多种活动促销方式，刺激会员积极参与活动，在社交网络形成爆炸式传播。 团购：商家设置待定商品团购价，会员购买成功后获取团购码，到店使用。
大家编程肯定知道，当实现某一个功能存在多种算法或者策略时，我们可以根据环境或者条件的不同选择不同的算法或者策略来完成该功能，如我们写个排序算法题，可以选择二叉树排序、快速排序、堆排序等，根据给出的条件不同...二、案例代码 2.1、案例： 【例】促销活动 一家百货公司在定年度的促销活动。针对不同的节日（春节、中秋节、圣诞节）推出不同的促销活动，由促销员将促销活动展示给客户。...）：每个节日具体的促销活动 //为春节准备的促销活动A public class StrategyA implements Strategy { public void show() {...System.out.println("春节活动：买一送一"); } } //为中秋准备的促销活动B public class StrategyB implements Strategy {...public void show() { System.out.println("中秋活动：满200元减50元"); } } //为圣诞准备的促销活动C public
传统ROI计量 一些营销活动中的传统的ROI的计算方式是： 拉新ROI = LTV / CAC = 用户生命周期价值/平均获客成本 买量类拉新策略评估使用。...促活ROI = GMV / RotalRecallCost = 促销活动期间的总销售额/促销活动的总成本 最明显的是，这种方式至少会存在一种问题，即无法剔除自然增长所带来的效果，比如历史数据显示ROI经常随季节行情大幅波动...基于AB 实验，改进的 边际ROI Avg是人均函数，该公式核心是通过设置对照组剔除自然增长的作用，从而精算出实验组策略的增量效果，降本增效背景下只有ROI>100%才有可能保证利润为正 两者对比...从基于AB实验的边际ROI标准出发，要想计算边际ROI，核心是在随机实验组之外增设一个不投广告的对照组，同样是随机分配。...综合来看，实验组3虽然朴素ROI最高（达514%，但是剔除掉对照组的自然增长后，实际的边际ROI只有38%，某种意义上是烧钱赚吆喝，而实验组2的边际ROI是145%，它和实验组1才是打正的策略。
保持低运营成本 全渠道个性化体验(不支持开箱即用，定制困难/慢) SaaS和云服务的电子商务平台 尽管SaaS平台可以解决一些问题，比如成本和可用性，但零售商通常需要定制的差异化特性和真正的全渠道功能...企业想要快速运行新的实验，或者为他们组织的典型过程带来效率。传统电子商务平台的云服务也不能提供这种灵活性。 行业趋势 许多一级零售商已经从单一的电子商务平台转向微服务、云、CI/CD和DevOps。...通过这样做，他们能够对快速发布的特性有更多的控制，这些特性是他们的业务愿景所独有的。另一些人将追随这一趋势，因为他们需要更快、更全面的渠道和可用性，这对他们的竞争力至关重要。...以及迁移它们的可能顺序: 搜索 Search 产品目录Catalog 产品定价Product Pricing 库存Inventory 配送Shipping 交付Delivery 客户账户Customer account 促销活动...例如，需要根据产品、价格、库存、促销活动构建和更新产品目录物化视图。 通过使用事件的驱动，我们避免了服务之间的耦合，同时也避免了延迟。不同的使用者应用程序将需要基于个人需求的自己的物化视图。
前言 京东作为中国最大的自营式B2C电商平台，提供一站式综合性购物，服务亿万家庭，涵盖3C、家电、消费品、服饰、家居家装、生鲜和新通路（B2B），满足了消费者的多元化需求。...每天都会发布相关的促销活动，来勾起消费者的购物欲望；每逢佳节还会进行大量的让利惠民，来促进全民狂欢。...因为大家都对电商这个大领域很熟悉了，所以我划分出一个促销中心/子域来支撑订单核心域的促销活动，也就不用解释了。...由于每个促销手段都有自己的促销规则，所以使用设计模式中的策略模式来封装这个变化点。 梳理业务场景 从京东帮助中心了解到，所有的促销活动都是在买家下单时，进行递减相应商品金额的。...买家在下单时，会对订单进行相应促销活动的验证，因此促销聚合根需要提供一个验证促销手段的规则。
淘宝APP的功能日益复杂，但都离不开最基本的收藏、购物车和购买功能，本文利用sql对淘宝用户行为数据进行分析，通过用户行为分析业务问题。 一....而双十二当天为周五，促销结束后周末的用户活跃度最低，因此平日运营可以将活动集中在周末进行，而双十二期间集中精力做好促销让用户购买冲动充分释放，结束后可以暂缓一段时间。...5）用户推荐 淘宝本身用户基数庞大，知名度高，个人认为在一二线城市的用户基本已经达到饱和，传播工作需要针对三四线城市的渠道下沉，在这些地区针对用户价格敏感度高的特性开展类似拼多多的拼团转发和打折促销活动...2.研究用户在不同时间尺度下的行为规律，找到用户在不同时间周期下的活跃规律 一个月中的消费活动在平时以一周为周期进行波动，而双十二促销期间各项指标达到高峰。...针对高峰期进行营销活动收益最高，此时使用人数最多，活动容易触达用户，营销活动的形式可以通过促销、拼团等形式进行。
促销模型不够抽象，维护混乱，没有独立的活动库存； 2. 混乱的活动共融互斥关系管理，缺乏统一的促销计价能力。...基于这些痛点问题，我们一期完成促销系统的独立，与商城解耦，搭建出促销系统核心能力： 优惠活动管理 对所有优惠活动抽象出统一的优惠模型和配置管理界面，提供活动编辑、修改、查询及数据统计等功能。...，着重解决以上运营痛点： 提供时光穿越功能，实现用户能够“穿越”至未来某个时间点，从而实现促销活动的提前点检； 提供价格监控功能，结合「商城营销价格能力矩阵」规划的能力，通过事前/事中/事后多维度监控措施...精简化/异步化 简化功能实现，将非核心任务进行异步化改造。如活动编辑后的缓存处理、资源预占后的消息同步、拼团状态流转的消息通知等等。...后续我们会对促销系统的核心功能模块（优惠活动管理、促销计价、价格监控和时光穿越）的设计实践进行逐个分享，敬请期待。 作者：vivo互联网官方商城开发团队
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