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从拼多多事件看电模型

实际上是针对进行基本属性管理,负责提供方式和内容,主要包括:选择:参加,分为和赠两种;也可以选定种参与,例如针对图书类开展。 例如平台维度的规则,其实对应的是中对投放平台或区域的选择。总数维度的规则,又与中适用种)选择的配置重叠了。这是因为我们扩大了所谓“规则”的外延。 为了应对操作级对象()的变化,驱我们引入了知级的类型(Activity Type)概念。 对分析模型的验证我们可以结合实际的业务场景验证获得的分析模型。以京东城为例,如下图所示:?上图给出了两种(Label):联合与玩具元旦特惠。 在模型中,这些实体就是一个个,在实现时,体现为多个实例,这些实例可以通过的“适用类型,作用到同一件,形成这种优惠的叠加。目前给出的模型考虑还不全面。

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Salesforce Consumer Goods Cloud 浅谈篇二之门店产的配置

零售执行中的以下对象与客户相关联: • 零售店:零售店必须与客户相关联。您可以将不同客户的店分组以创建店组。 • 联系人:主要联系人必须与客户相关联。 • :一般可以与客户相关联。 零售店: 这个店内位置是哪家门店的店内位置类型:放的位置,比如过道,货架等。 可以是推广新产的更大的一部分,也可以是有针对性目标的一部分。可以在三个级进行:产、单个产和一般。产:对于针对产运行的,将设置为产。 例如,为了在冬天前清仓,所有店出售的饮料都有 50% 的折扣。您可以使用产检查来验证折扣产售增长百分比。产:对于针对特定产运行的,将设置为产。 为了提高产的采用率并获得早期反馈,您可以在特定店提供免费样。运行产检查,跟踪消耗的样数量和客户对样的反馈。一般:对于没有任何产或产上下文的,将设置为无。

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    猿设计12——真电系统设计

    经过上一章的讨论相信你已经被猿人工厂君恶补了一波的业务知是一个高风险的系统,因为一个电网站的售手段更多是以的形式进行的。所谓高风险,业务上就很高,错误的设置会带来巨额的亏损。 那么,必然有联系了。那么如果某次需要参与比较多怎么办?比如,运营人员要求,某年月日手机下的所有都满1000减10块。嗯,在这样的背景下,有一个作用域范围的事情。? 的行为涉及网站运营的成本,大力度的可能导致网站亏损,因此的创建,不能立即生效,必须需要通过相营负责人的审核才可以进行。因此,我们简单的处理下审核这个事情。 ? 但是真因为造成资损的事情了,那么至少应该知道,谁创建的,谁修改过吧?要是到时候连这个都找不到,那多半要杀只程序猿祭天了……为了保证我们不被祭天,相关的操作还是要记录一下吧。? 从整体来看,所有的都有类型,以及具体的规则,我们可以设计一个json格式的协议方便程序和处理。直降:{promoType:1,rule:” 5.00” }直降类型为1,优惠金额5元。

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    “618”大落下帷幕,我们守住了2.7亿张优惠券

    2019年“618大”告一段落。作为上半年规模最大的,各大电平台给出了最大的优惠力度,成绩也都再创新高。为保障大顺利进行,腾讯云提前调度资源、组织驻场团队,提供了全方位的保障方案。 腾讯安全也一路护航,本次“618大”期间,电平台的“防刷”总防护次数达到16亿,防护住2.7亿张优惠券,保证不被恶意薅走。 面对充满不确定性的流量峰值,腾讯云CDN有超高的带宽储备,足以应对时爆发性的用户访问请求,快速伸缩的负载均衡CLB可以实时调整集群规模以适应流量的增长,无需人工介入。 通过充足、优质的 BGP 防护资源,结合持续进化的“自研+AI 智能”清洗算法,保障用户业务的稳定、安全运行。防护场景覆盖游戏、互联网、视频、金融、政府等行业。 帮助政企在内容风控、金融风控、营风控等领域预防欺诈、风险,为众多业务保驾护航。目前,蒙牛、东鹏特饮等大型客户已接入腾讯安全天御的营风控能力,每年可节约上千万的营资金。

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    如何做出有价值的竞分析?

    以笔者比较了解的加点、3C产为例,企业在信息化建设过程中会选择做内部数据分析,例如售、生产、库存等,这对企业了解自身整体运营情况非常有用,但是这些信息对把握市场态、了解客户需求来说作用十分有限 同一牌不同售额对比分析,了解不同牌的主流产、结合成本,分析毛利率和净利率,得出不同类对售盈利的贡献程度。同一类不同售额占比分析,了解自己所占的市场份额。 按时间维度做走势分析,了解量占比的变化情况,对于连续下降的情况进行分析,可能是竞提前做了宣传或是拉低价格等手段,避免打破牌战略的平衡状态,导致市场重新洗牌,到时候就非常被了。 五、分析电平台上会经常根据季节变化、节假日或集体性来开展,例如五一、双十一、夏季空调等。 对竞价格和量的监控可以有效出其是否有,可以针对性的制定应对措施,防止市场大面积流失;对往年开始时间点、持续时间、次数的分析,得出的频度,以此制定今年的策略;对过程中价格和量的走势分析

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    干货|揭秘2020年最新的24招小程序运营玩法

    02解锁九大玩法,疯狂“撩”客转化No.8 开屏推广功能简介:开屏推广是一款定向曝光推广工具,可以达到特定人群进入城特定页面后,第一时间看到弹窗广告内容(图片或优惠券)的效果,适合户用做新上市会员季等信息推广 “知付费”功能上线后,它创建了一系列育婴知专栏,借助店铺的粉丝基础,售卖专栏,同时通过专栏又吸引了一批新的客户,它通过举办各种营进新客购买店内母婴用,实现知与实物强强结合,多重变现 推荐理由:实现客群精准营,提高粉丝特权感,增加牌粘性,提高量与复购率。玩法示例:节日:如水果店的“三八女神节”,为女粉丝设置特价水果组合。 No.15 N元N件功能简介:多件搭配售,帮助户提高店铺量。推荐理由:节日时可快速提客单及量;反季清仓时实现清库存及回笼资金。 玩法示例:1、一家母婴店,在六一儿童节期间,利用节日气氛在店内举办了300元2件,设置店内儿童类参加,既粉丝,又能提高客户单价与店铺量。

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    【推荐系统】推荐系统中的图网络模型

    2、Targeting ——对于特定的,在中我们应该关联哪些用户??网络和社区结构网络是系统的抽象表示,其中称为节点的对象通常以成对的方式通过边相互交互。 在购物网络中,社区会显示具有相似偏好的客户群以及他们购买最多的。推荐方法从直觉上讲,尚未购买的客户社区中的是潜在的建议。同样,在针对给定中,要定位的最佳客户是该社区中的用户。 验证为了测试该方法与更简单的 Targeting 方法的比较,我们分析了一个的数据,在该中,向10万名客户邮寄了酸奶优惠。 选择这些用户的依据是,他们之前有参与过,或者购买竞争对手产的可能性。我们使用上述的网络模型,根据 100,000 名用户对酸奶的意向进行排名。 结果表明,该网络模型胜过 spend rank,并且通常更适合于可能兑换优惠券的客户。尤其有趣的是,在与牌互较少的低消费客户中,效果差距更为明显。

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    Django实战-生鲜电-模型层

    class GoodsCategory(BaseModel): 表 name = models.CharField(max_length=20, verbose_name=名称) logo , verbose_name=, on_delete=models.CASCADE) sku = models.ForeignKey(GoodsSKU, verbose_name=SKU, verbose_name_plural = verbose_name def __str__(self): return str(self.sku)⑦ 主页展示class IndexPromotionBanner (BaseModel): 主页展示 name = models.CharField(max_length=50, verbose_name=名称) url = models.URLField (default=0, verbose_name=顺序) class Meta: db_table = df_index_promotion verbose_name = 主页 verbose_name_plural

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    攻略

    时间】2021年6月1日- 2021年7月8日 23:59:59【本届亮点】:1.云上多款热卖服务器秒杀价低至 1折!!! 3.大数据库开发类、AI-OCR、大数据ES、云函数 Serverless、企业新注册用户上云优惠历年之最! ---- 【境外-新用户优惠】:点击直达本届极具性价比! image.png 【国内-新用户采购】:点击直达image.png 【音视频优惠专场】:地址-点击直达image.png【腾讯云云上安全产-大礼包!!!】 :年度采购最低!!! 专属地址:安全产点击直达image.png 【音视频】腾讯云音视频服务流量套餐包-年度优惠!!点击直达image.png image.png 抽奖地址:点击链接

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    从SAP最佳业务实践看企业管理(5)-CRM

    的目的在于: 创造需求且提高产的公众接受程度; 帮助开发或潜在客户;搞市场,搞,马云发明了“双十一”,现在要推广到全世界了。 售总监:老大,现在整个市场不好,我们售压力很大,根据公司售漏斗分析目前是机不足,市场表现是客户采购收紧,近期某某某(竞争对手)搞新产推广,客户去了不少,效果似乎不错。 营总监:老大,今年市场预算已经用完了。。。。。。老板:市场部策划一次新产展示,把代理、客户请来,你们计划一下,时间、地点、客户人数、预算等,报过来给我批。 根据目标和业绩的差异来修正SAP CRM最佳业务实践如下:C39 精简营管理目的:此业务情景介绍了用于展示事件的计划、执行以及营的分析。 :开放渠道、电子邮件、潜在客户生成业务总览:创建营计划:一个营计划包含若干个营项目(时间、状态等)创建:为总体营计划中的单个展示事件创建新(类型、目标、策略、优先级、时间、产、任务等

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    猿设计11——真电的玩法你真的知道吗?

    经过前面几章的讨论相信你对类目和体系有了一定的认。众所周知,建立类目体系的目的是为了更好地管理和维护。建立的唯一目的就是售。从最基础的目的出发,要售一个已经达到了。 (2) 满减满折目的很简单,就是为了让用户去买更多的,提高客单价。满减主要是驱用户凑单买更多的。比如:满100减20、满300减40、满500减80等。 在设计时同样要考虑赠的显示。(6) 加价购这种和满赠的区就在于,买了某些之后,再加xxx元,送xxx的形式。 4、控制焦点(Activation)控制焦点代表时序图中的对象执行一项操作的时期,在时序图中每条生命线上的窄的矩形代表期。 这种情况我们需要避免,要不讲的就是假电了。本章节主要是给不怎么熟悉玩儿法的童鞋科普下的业务知,下一章我们一起来看看怎样设计系统。

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    “618”结束我们走访了十家电,三成风控不及格

    一旦某家有拼团折扣,专业的黑灰产通过注册小号进行拼团,以折扣价大量购买寄往同一个地方,一场100人的拼团可能全都被这些黑灰产垄断。随后,他们再把抢下的以高价卖出。 要知道,拼团的售价远低于市场零售价,干这一单可比单纯倒卖优惠券要来钱多了。这种玩法也被利益熏心的贩利用,将拼团折扣以低价购入,再通过自己的渠道高价卖出。 腾讯安全天御产经理郭佳楠解释道: “ 电风控产一般侧重在对虚假账号虚假设备等维度的,对真人团伙作弊无能为力。 天御电防刷产跨越了这个阶段,通过无监督学习等人工智能技术精准网赚、黄牛等真人操作的电场景欺诈行为。 ▐  本次“618大”期间,电平台的“防刷”总防护次数达到16亿,防护住2.7亿张优惠券。

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    程序员过关斩将--论代码的优雅性

    既然有电项目,必然会涉及到,一旦有就会有各种,比如 满100减20,三八妇女节9折等等类似。作为一个coder怎么才能在实现产狗的需求下,最小改代码,最优雅的实现呢。 任何最好有一个基类,作用类似基类。3. 对于而言,任何的行为变化点,影响到的是最终的价格,所以获取价格这个行为要做特殊的处理。4. 不同种类的应该能自行扩展,不会影响的类型。5. 不同种类的能叠加使用(其实这里涉及到每个计算的标准是原价还是之后价格的问题)。 ◆◆进化到多个同时◆◆以上代码已经可以比较优雅的能进行单了,但是现实往往很骨感,真实的电场景中多以多个结算为主,那用同样的思路怎么实现呢? 把多的基类抽象出来,供不同的继承使用,这里需要继承ActivityListProduct,为什么呢?

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    Impulse Shopify主题模板配置修改

    Impulse是一个现代的Shopify主题,支持OS 2.0,通过自定义的、视频和画赋予你的牌。极简设计和移优化。灵、时尚、久经考验的设计,具有强大的功能。 适用于服装及配饰、健康美容、运及康乐。 内置快速查看、产卖点、metafields自定义字段、大小、价格等筛选功能,产页tabs多栏展示Impulse Shopify主题适用于大批量店:专为在给定时间段内处理大量交易的店而设计实体店: 专为亲自售的店设计视觉讲故事:旨在展示图像,支持视觉牌讲故事Impulse Shopify主题营模块交叉售可自定义的联系方式常见问题页面新闻报道产徽章产评论横幅弹出窗口瓷砖快速查看最近查看推荐产股票柜台存储定位器信任徽章强大的功能 , 保持您的客户购物,并最大限度地提高产与我们的多功能定制设计师 - 现在可在所有模板上。

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    购物车设计之需求分析

    也就是说在我们的购物车中不是按照SKU的纬度来加,而是通过 SKU+售卖类型 来生成一个唯一码。可以看到 方案二 解决了同一个sku在购物车并存的问题,并且库存之前互相不影响。 结束后很难做到自正常售卖。因此这个标记应该落到中进行设置(设置时会通过系统获取该之前的是否互斥,以确保配置的不会互相矛盾)。依赖系统购物车系统依赖了非常多的其它系统。 我们在配置一个或者发一张券时,都是将多个归到一个或者券的下面。如果按照、券的纬度来获取效率相对比较高。?但是在购物车的场景中发生了一个变化。 我们是需要从纬度获取到该的所有信息(全平台、店铺);那么购物车中为了展示这些信息该怎么做? 因此这里为了满足该需求,系统需要提供一个能力按照获取对应、券)。因此一般来讲系统配置的不能仅仅是按照纬度存储,同时还需要生成一份纬度的信息。?

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    一张脑图讲透数据化运营:提高流量和营业额的工具和模型

    数据始终贯穿其中,从售预测到库存管理、从结构优化到管理、从捆绑售到关联组合。这份脑图包括如何用数据做库存分析、市场分析、售预测、分析。 比如市场分析:1、公司要打造新产,该产的市场容量有多少?预期年售量有多少?2、用户对于产的关注点在哪里?最满意和最不满意的点都分是哪些?3、新产要上线,售价应该定在多少会比较合适? 3、资源分析,明日的目标售额是5000万,预计需要多少费用?4、精准售或推介,企业目前有10000件需要清仓处理,如何快速售出去? 7、定价,针对M应该制定价是多少能满足售额最大化的需求?8、陈列分析,如何摆放不同的连带售的最大化? 9、组合方式分析,大型时应该如何将不同的方式和折扣手段结合起来,以产生最大的收入?

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    vivo城计价中心 - 从容应对复杂场景价格计算

    一、背景随着vivo城的业务架构不断升级,整个城较为复杂多变的营玩法被拆分到独立的系统中。 拆分后的系统初期只是负责了营玩法的维护,中最为重要的计价业务仍然遗留在城主站业务中,且由于历史建设问题,城核心交易链路中详页、购物车、下单这三块关于计价逻辑是分开独立维护的,没有统一 ,显然随着优惠的增加或者玩法的变城侧业务重复开发量会显著加大。 所谓的分层计价即传统电中优惠涉及的三个层面:级、店铺级、平台级,正常情况下不同级的优惠默认是可以叠加的,同一级的优惠默认情况下是互斥的。 4.1 统一优惠模型由于计价中心在建设的时候,已经存在了系统中的各个优惠、独立的优惠券及代金券、遗留在城主站的未迁移的优惠,因此想用兼容这么多的优惠类型,必然需要建立一个统一的优惠模型,而在建设过程中需将现有的优惠模型进行适配转换至统一模型

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    vivo全球城时光机 - 大型保障利器

    一、背景官网城在双11、双12等大期间运营同学会精心设计许多给到用户福利的,当花样越来越多后就会涉及到很多的运营配置工作(如指定有效期,指定启停状态,指定参与等等)。 在前序的系列文章我们介绍了计价中心的建设,计价中心统一收口了所有的优惠价的计算能力,因此我们只要让计价中心能提供「提前」的能力即可。 计价中心计算优惠价正常只会实时计算当前时间能够享受的各种优惠,并将最终优惠价告诉上游业务方,所以我们能让计价中心能够计算「未来某个时间点」的优惠价即可,而计价中心在计算优惠价时,依赖的一个关键信息是 如果需体验大期间整个官网城的所有氛围,可能涉及改的点较为多,比如大宣传页面、专属聚合类页面,简化版的只关注整个购物下单流程。整个穿越过程是否需要真的要真实创建订单? b)穿越过程中领取的券,不作特殊标,那么退出时光机后使用该券与其他正常领取的券并无差,这种情况算是占用了普通用户资源,那么相应的也建议增加优惠券已发券数量上。

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    vivo全球城时光机 - 大型保障利器

    一、背景 官网城在双11、双12等大期间运营同学会精心设计许多给到用户福利的,当花样越来越多后就会涉及到很多的运营配置工作(如指定有效期,指定启停状态,指定参与等等) 在前序的系列文章我们介绍了,计价中心统一收口了所有的优惠价的计算能力,因此我们只要让计价中心能提供「提前」的能力即可。 计价中心计算优惠价正常只会实时计算当前时间能够享受的各种优惠,并将最终优惠价告诉上游业务方,所以我们能让计价中心能够计算「未来某个时间点」的优惠价即可,而计价中心在计算优惠价时,依赖的一个关键信息是 如果需体验大期间整个官网城的所有氛围,可能涉及改的点较为多,比如大宣传页面、专属聚合类页面,简化版的只关注整个购物下单流程。 整个穿越过程是否需要真的要真实创建订单? b)穿越过程中领取的券,不作特殊标,那么退出时光机后使用该券与其他正常领取的券并无差,这种情况算是占用了普通用户资源,那么相应的也建议增加优惠券已发券数量上。

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