Keepalived 双主模式 双机双主：正常情况下nginx是一台提供服务，另外一条备份。 互为主备要引入两个VIP，如mysql双主，nginx双主，这样要引入两个VIP，也就是还需要引入。...，请参阅：玩转企业集群运维管理专栏，本系列持续更新中。...，请参阅：玩转企业集群运维管理专栏，本系列持续更新中。...更多关于企业集群运维管理系列的学习文章，请参阅：玩转企业集群运维管理专栏，本系列持续更新中。...更多关于企业集群运维管理系列的学习文章，请参阅：玩转企业集群运维管理专栏，本系列持续更新中。
比如营销讲4P，在真实企业中，如果是传统企业，至少有一个营销总监管着营销部门，下边分为：产品管理、市场推广、品牌宣传、会员中心、促销活动、公关联盟等多个小组。...、用户促活、用户留存、用户转化、用户推荐、用户画像……你看，这就是用户运营这个部门的工作内容吗。...而且，针对留存这个问题，还有个经典困惑：如果我们把3个月内有付费定义为留存，一个月买1000产品，连续买3个月，和一次买6000，半年买一次的有什么区别？...看似一次买6000，半年买一次是“流失”了，可有的消费者就是喜欢囤货，就是喜欢蹭618，双11（刚好上下半年各一次）……那这个定义本身都有问题，要怎么“分析呢？”...或者业务上已经有了“好/坏”的定义，我们做分组对比，看看“好”到底在哪里好，“坏”到底在哪里坏，明确一个清晰的数量分界线，这样才好做后续深入分析。 优化策略：标准至关重要，数据+标准=判断。
尤其以用户画像报告为甚。很多时候业务提了需求：看看我们的用户画像。结果写出来报告被批：我都知道了，你写这有啥意义。到底咋弄？今天系统分享一下。...1 没用的报告长这样 一提到用户画像，很多同学的报告都长这样： 男女比例4:6 30岁以上占比40% 平均年消费500元 活跃1个月以上用户55% …… 往往这种报告写的很辛苦，跑的数据很多。...最后收获一连串连珠炮似的追问： 你说他买他就买呀！ 买啥！哪里买！ 咋让他买 咋通知他买！ 不买又咋样！ 买了又怎样！ 他要是本来就会买呢！ ……被轰的晕头转向…… 到底问题出在哪里？...有可能是因为业务部门把自己当上帝，觉得自己全知全能，就差一个跑数的小哥了，招进来的不是数据分析师而是sql编写员；也有可能是因为企业把数据分析师当上帝，觉得只要他做数据分析工作，他就全知全能，企业里其他人不张嘴...，做数据的只凭一道金光闪过就无所不知…… 总之，数据报告没用，数据与业务脱节，只能说明这个企业不行，业务和数据都有责任。
于是： 思前想后，看了又看，算计5天 联系加盟商，扯淡5天 又联系另一个加盟商，扯淡5天 双联系另一个加盟商，扯淡5天 和朋友讨论喝酒撸串5天 到知乎发帖子，看评论5天 找老婆要钱，吵架下跪5天 找爹妈要钱...比如个人买牛奶，只需要考虑“这个好不好喝”就行了。 B2B业务，服务的是企业经营目标。同样是买牛奶，如果是拿牛奶当原料。...B2C是个人消费，买的东西便宜，完全不纠结。比如买牛奶，不好喝下次换个牌子就是了。对企业而言，用户今天跑了，明天我打个折可能就回来了。...具体的细化需求，有三部分： 1、客户画像 直接上图，B2B的客户画像，更多从客户企业实力、需求规模、流程长度、谈判对象这些角度进行。...和B2C不同的是，B2B的客户画像采集难度更低，往往这些企业相关的信息都可以通过客户拜访、企业年报、行业报道、相关企业介绍等渠道获得。 特别是一线销售，对此非常清楚（愿不愿意告诉公司，是另一回事）。
第二是地域的特点，包括很多和O2O相关的企业，每个地方的用户特点可能都是不一样的，我们在成都的时候拼车率就特别高。第三就是运营的内容，不同的内容都有不同的用户反馈和用户的记录。...用户画像 ? 首先需要对用户进行画像，车企的用户是怎样的，这些车主的年龄层次一般都是三十岁到三十五岁，上有老下有小，他们的需求可能不是消费型的产品，而是实用型的，就是座椅靠背这样的产品。...实时监控 关于实时数据监控，有时候我们在做活动上线之后发现活动的点击不高，只有百分之五左右，和以前的数据做了对比，第二天就回到了百分之十二。...基于这种业务逻辑来做量化，量化完成以后就要做数据的采集，需要建立起来整套的数据供应链，数据到底从哪里来，应该通过什么样的方式来采集，然后就是多个维度的分析，刚才也提到了一些分析的方面。...基于原来存量数据的应用分析主要就是把数据的链条做得尽量长，比如只让他买的这种东西有转化率，但是没有往下延伸，这个跟数据系统也有关系，可以采集到全链条的数据系统的时候做关联分析就是一个水到渠成的事情，自然而然地就从另外一个视角来看买的东西的转化
如果再追问企业具体有哪些需求？不但SaaS厂商答不出来，甚至客户自己也说不清楚。 既然目标需求都不清楚，SaaS买对的可能性也非常小。 所以，我想从咨询的角度，说明一个企业的SaaS需求的产生过程。...在一维客户画像的商业领域，比如消费领域，其产品的定位和设计不会出现太大偏差。只要产品不是过于另类，总会有人买。 但如果根据这种一维客户画像，去定位和设计ToB产品，大概率会跑偏。...SaaS作为企业的信息资本，必须放到具体的企业背景下才有意义。因此，企业客户画像维度除了企业外部属性外，还需要定义企业的战略维度。...有了企业客户画像维度的概念，就会发现SaaS厂商与企业客户的需求冲突在哪里；同时也会发现，基于一维客户画像的思维，很难做出企业用户的SaaS产品。...二维企业客户画像，早已被企业软件和SaaS服务商所认知；那么它们是如何把软件或服务卖给企业的呢？
我们在跟客户的沟通中发现，客户几乎都有自己企业的公众号和小程序矩阵，但是缺乏有效的运营方法论，导致了在短期内看不到效果。 社交媒体的关键在哪里？当然在于传播。传播需要两个必要条件：内容和传播者。...如果以广告营销的方式去买粉，一个粉丝的价格取决于所处的行业和时段。假设均价10块、每天增长2000个粉丝，一天是2万块、一年就是700多万。...每个客户都与企业共同度过了三个阶段：认知阶段、理解阶段、售后阶段。 ◆ 认知阶段：他从哪里来？...同时，你需要一张客户画像，让你可以看到，哪个年龄的客户多？哪个地区的客户多？哪个尚未覆盖的地区出现了集中爆发的客户需求等等。这些画像分析都能够反过来，成为市场营销决策的重要参考指标。...当他成为你的客户后，利用好客户画像，在不断提升服务水准的同时，将数据分析反哺到营销决策，把钱花在刀刃上。
要注意：大部分企业没有一款类似微信、淘宝、抖音这样的超级应用。大部分用户和企业的互动频率低，很有可能只在大型活动的时候才会露面。只有极少数用户互动频次较高。...1、用户消费频次 2、用户互动频次 第四步：用户活动参与分析 经过前三步，已经对三个基础问题有了了解： 1、谁是高价值用户 2、用户从哪里来 3、用户到哪里去 之后可以思考：如何提升用户价值。...常见的优惠有五种形式 满减型：买XX元商品，优惠XX金额。 折扣型：XX商品，原价X折销售 买赠型：买XX件商品，得Y件赠品。...传统企业的门店渠道，常常数据缺失严重，区分线上渠道用户，能加强私域运营能力，同时弥补线下数据缺失问题。 如果是以APP/小程序为主战场的线上企业，则主要对用户接触的内容进行区分。...二、不适合优先做的内容 相比之以上五个模块，有些分析可以相对靠后做： 1、用户画像分析：好的用户画像是养出来的，不是天生的。如果一开始没有收集啥基础信息，就先不用动这个脑子，等数据多补充一些再说。
但企业经营面对数以千万的用户，就不能一个个去理解，时间和成本都烧不起。如果不加区分，把所有顾客一视同仁，就只能这么地毯式轰炸（如下图所示） ?...哪里人？ 有房吗？ 有车吗？ 公务员吗？ …… ? 你看，问的全是用户标签，人家丝毫不在乎你有多痴情，你有多努力。甭整那虚了吧唧的玩意，Show me the 房产证！...但是谁保证用户过去买的多，未来一定买的多？？完全不一定。 注意：如果我们要打的标签是个未来情况，比如未来消费多，意味着我们要做一个预测：用户未来会消费多少。...至于打了标签干什么，用在哪里，效果如何，从来没考虑过。 乱象背后深层问题，是这几年大肆吹嘘的“数据中台”、“用户画像”的概念。很多企业不是从需求出现，先思考：我们要解决什么问题。...有兴趣的话，本文超过60在看，我们分享一期如何给B2B企业客户打标签的例子，毕竟研究对象是人的时候，很多行为容易理解，遇到B2B问题，很多同学就歇菜了。
本文主创：腾讯PCG（平台与内容事业群）媒体市场部市场研究中心 “要对自己好一点”，“衣柜里永远少了一件衣服 ”，“过不完的节日，买不完的衣服 ”…… 当买衣服的理由越来越感性，服装貌似已不再是“这届”...TA们怎么买？怎么穿？什么影响购买决策？ TA们喜欢追什么？看什么？….....腾讯数据实验室通过线上线下调研结合大数据分析，推出《2018服装消费人群洞察白皮书》，期望通过这份洞察，描绘出当今服装消费者的全景画像，为内容的生产，品牌的沟通提供启示和参考。...，线上成为消费者服装购买链路中最重要的渠道 l 社交渠道最容易“种草” ：KOL推荐，流行风向，穿搭技巧引关注 l 从不同品类服装人群画像及媒体行为看：内容和沟通渠道的差异化，可实现对不同品类服装人群的精准覆盖...淘品牌人群：服饰流行中的follower，各圈层“名人”推荐最为有效；泛娱乐视频内容、社交渠道可广泛触达 详细报告如下： ---- 这些综艺是挺好看，就是弹幕有点… 使用Laya引擎开发微信小游戏 论双11
鲜花、掌声在哪里～ 好，谢谢大家，闲话少说哈，让我们进入到今天的正题。 当下，我们都处于一个信息爆炸的时代，在我们熟知的互联网中每个人也留下了属于自己的影子。...第二页PPT： image.png 第二页PPT演讲： 说起用户画像，我们总是能想到四个问题：用户画像是什么？数据从哪来？怎样构建用户画像呢？构建好的用户画像又有什么用呢？...第六页PPT： image.png 第六页PPT演讲： 看了几种用户画像，让我们总结一下用户画像的关键点体现在哪里呢？...是吧～ 第十一页PPT： image.png 第十一页PPT演讲： 数据也有了，下面就让我们来构建用户画像吧～ 第十二页PPT： image.png 第十二页PPT演讲： 首先我们来看一下怎么去构建用户画像呢...这就是我们要的用户画像。
简单点说，这是一款纯展示的小程序，不管你点哪里，小程序都不会有任何反应。当你提出异议时，对方公司却说，你的费用只能做到这里，如果还要做什么顶部分类，修改UI等功能，需要加钱。...高价转让小程序 微信小程序的名称是唯一性的，一旦其他企业注册了该名称，则你不能用这个名称。...其实就是有些公司对客户说：“你买我们的小程序前，最好还是买源代码，如果不买，以后公司不干了，你的小程序就没了”。 其实这话不假，但多花个几千块钱就能买到手的源代码，是真的吗？...所以这些公司要你买的源代码其实根本没什么用，只不过是用这种手段挟持客户而已。 如果是正规公司，不给你源代码，其实是为了日后帮你更新迭代。毕竟你不懂技术，要了源代码也没用。...通过上述小编整理的最容易掉进去的“坑”，希望商家以及小程序的开发人员能够打起十二分精神，牢记并遵规守纪的推广小程序！ 最后祝大家在这个风口，都能获得来自小程序的红利啦！
对消费者来说，哪里优惠力度大，就哪里买；而对消费品企业来说，消费者使用的渠道越多，利用价值也就越大。...那么，全渠道营销的大环境下，消费品企业更应该如何实现持续增长呢？...在此之前，就需要庞大的数据量以及大量的数据分析，通过标签化客户和用户画像，将会员进行分类分群，针对不同喜好不同消费行为的用户发送不同的内容和产品信息，总而言之，要发送他们感兴趣的内容，而不是统一的群发。...比如，A会员，她在线上各个平台以及线下实体门店都有过购买行为，在渠道数据没有打通的情况下，企业只能分析其单一的一组数据，获得的信息不够详细，分析出来的结果也就不够准确；或者各组数据都分析出来后再通过其他方式汇总再分析...，可以获得A会员全部的数据和信息，但花费的时间和人力成本就相当高了，很多企业在这方面做起来会觉得很吃力。
另外要强调的是标签它是跟业务密切相关的，比如说就拿最简单的标签男女来说，在阿里内部，关于男女，这样最简单的标签，也有12个男和女，它与业务密切相关，不仅仅是指生理上的男和女，另外还包括在互联网喜欢买男性的商品或者女性的商品定义的男女等等...举例来说：“人有一双眼睛一个鼻子”，那：化整为零：对每个人都应该观察到一双眼睛和一个鼻子；化零为整：只有位置合适的一双眼睛和一个鼻子我们才认为他是一个人。...首先是根据用户画像进行精准营销，这块大家对门户广告、百度的搜索广告或者现在的一些dsp公司投放的程序化广告比较熟悉，百分点要做的事情是帮助企业整合以及拉通它们自己的第一方数据，建立企业建立用户画像，实现全渠道营销...这是我们为某知名制造企业客户做的一个大数据项目，目标就是拉通和建立消费者统一的用户数据平台，建立消费者用户画像，并基于用户画像实现精准营销。...上面这张图是为该企业构建的用户画像体系，具体的维度包括基本信息、产品信息、财务信息、风险信息和资产信息等等。
腾讯云市场，定位是“企业的云上集市”。 这个双十二，腾讯云市场联合数十家精选服务商，带你共享一场云上的购物狂欢。...薅羊毛价仅限云市场双十二会场，戳图片直达： 更有域名建站组合购，优质后缀，无法拒绝的低价： 活动二：送最高500元京东卡！...引流营销小程序，分销商城，企业400电话，微信云报餐系统，买就送大额京东卡。 部分商品还可叠加优惠券，戳下方图片，直达云市场双十二会场： 活动三：多重优惠券大礼包！...优惠券大礼包，不仅有针对企业所需的高额满减，个人建站等产品也首次参与优惠活动，戳图片直达： 更多优惠活动，点击下方阅读原文，直达云市场双十二活动会场。
简单来说就是，通过描绘用户的属性、行为，结合企业的产品和服务构建出一个虚拟的想想，这个形象就是用户画像。 一般来说，用户画像包含了三个要素：用户属性、用户特征、用户标签。...在会员系统中，企业可以根据自身产品或服务的内容自定义属性划分规则，从而更精细化的构建用户画像。...用户特征是基于用户属性的，通过大量的属性信息积累，企业可以从用户属性中提取出某一位用户的特性或者是某一类用户的共性，以便于日后的精准化营销。...数据收集是用户画像的开始，首先，我们要进行用户数据的采集：服务环境数据、用户行为数据、信息获取数据等环境信息；姓名、年龄、性别、居住城市、学历、职业等静态信息；以及消费习惯、喜好、常买产品、浏览页面、平台偏好...由此，可以看出不论是前期的数据还是后期的行为信息，都是非常关键的，企业通过会员运营系统，进行数据积累和分析，然后定制属于企业自身的会员画像方案，为每一位用户提供量身定制的服务。
日常生活中，我们会经常“揣测”他人，比如根据外表来判断一个陌生人的职业，根据面部表情或身体姿势判断对方的情绪状态，听口音来分辨对方来自哪里(南方or北方)等等。e.g....对用户的画像或者识别，是产品运营活动的基础。 比如2016年京东在双11做的图书活动，就很好地利用“图书”这个品类来筛选高质量用户来为金融业务拉新，下图是当时笔者在朋友圈的发文。 ?...本文标题为“以物识人”，假设你作为数据分析师，怎么基于数据来推断用户的属性，或者说基于用户的行为来做“用户画像”——当然，其中的方法也可用于数据分析场景之外。...杯子，粉色的，男生买的概率比女生要低很多吧； 个性化的头像、昵称、行为路径、文字使用习惯、关注的话题或明星等，这些也能反映用户的性别。 怎么判断用户的职业？...实际业务应用中，通常会针对性的对目标用户的一个或多个维度推断，某些场景下，涉及的数据广度和深度则要大的多，比如刻画用户的消费能力，除了看消费金额外，还可以看购买品类的层级(比如同一品类中买的都是贵的)、
一、用户画像 用户画像这一概念最早源于交互设计领域，由交互设计之父Alan Cooper提出。其指出用户画像是真实用户的虚拟代表，是建立在真实数据之上的目标用户模型。...用户画像作为让大数据“走出”数据仓库的典型落地应用之一，是企业精细化运营和精准营销服务的基础服务设施。本文将主要围绕画像数据流转结构设计与画像查询服务架构设计两个方面探讨用户画像在携程商旅的实践。...To B 场景下用户画像是由公司（corp id）和用户（user id）共同构成的画像，主要包括公司维度的画像，用户维度的画像。...因为是商务出行，去哪，如何去，住哪里等，没有太多犹豫空间，买完即走。和C端看了又看，逛了再逛有明显的区别。 To B 场景下用户消费模式更加稳定。...五、小结 用户画像标签体系的构建是一项系统工程，踩过很多的坑。许多标签和业务强相关，研发同学需要深刻理解业务场景才能做好画像，此外为保障服务的可用性，双IDC部署，服务熔断、服务降级都是必须要做的。
前几天，有个搞运营的小伙伴向我吐槽，熬了几个夜做出来的用户画像被老板说垃圾。不管是市场人员、运营人员还是产品经理，都躲不开“用户画像”，但经常听到伙伴们抱怨，这个词太大了，根本不知道从哪里下手。...老李给大家归纳了一套用户画像学习方法，从理论到实践，教大家怎么做好用户画像。 ◆ 什么是用户画像？ 简单来说，用户画像=给用户打标签。...不少企业做了用户画像，可能只是实现了一些静态标签，以用户基本属性为主。...但是要注意的是这三个指标不是死板不变的，要针对自己的行业特点灵活变通，比如在金融行业，最近一次购买时间可能并不适用，此时可以考虑采用金融产品持有时间来代替R，这样更能体现用户与金融企业建立联系时间的长短...可以显示出公司各类客户的占比，显而易见一般挽留客户与一般发展客户占据多数，说明该公司的用户结构不是很合理，需要尽快采取措施进行优化； 而右侧的环形图则代表着各种类型客户的购买数量，可以看出复购率越高、愿意花大价钱的客户买的数量越多
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