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618技术揭秘:弹窗搭投实践

Tech 导读 弹窗作为非常重要的营销触达手段被各业务广泛应用,本文主要介绍 “XView 营销弹窗搭投系统” 关于快速搭建、投放配置营销弹窗能力的实现原理,以及在 618 等重要场景中的应用和实践...618 来了,对于业务团队来说,最重要的事情莫过于各种营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。...而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具,通常用来渲染氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...通过以上分类的梳理,从业务视角来看,功能性的弹窗在中的重要性是其次的,而主要是营销类的弹窗,它们往往具备以下特点: 突发创意/需求:偶然的创意玩法,或突发的外部业务需求,时效性要求高,即上线时间不可逾期...可视化的搭建设计器如下图所示: 图8. 3.4 客户端设计 搭建好的产物最终会被投放到客户端,而客户端主要处理的重点是:弹窗资源(预)加载、触发控制、内容渲染,以下为客户端的设计图,图中资源以图片资源为代表来说明

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电商GMV和支付规模预测

在电商时,为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排,都通常都需要对这次大的GMV和订单规模做预测,避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题,导致客户流失未能成交。...这里很明确的,我们就是要预测某个大时间段的GMV,做本次预测的核心目标是,让业务方做好对促销资源投入的评估,最终实现投入资源的合理分配。...在传统的预测中,通常是基于历史GMV趋势做预测的,衡量的是历史期相对平销期流失爆发度,计算公式是本次大GMV=前平销期GMV*爆发系数,其中,前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得,而期间的爆发系数通常是基于业务经验做推断获得的...这样,预测的输出结果就明确了,首先是用户id,用于用户的分类,例如基于此,可以将用户分为A组、B组等;其次是不同分类用户的购买概率,例如A类、B类客户购买概率分布是多少;最后是的购买金额。...确定了目标、特征和模型后,接下来就需要收集用到的数据,比如日志、数据库等;同事需要对收集到的数据做好清洗,例如异常值、缺失值处理,数值类型转化、不同量纲数据的标准化等。

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电商,性能测试都在做什么?

电商期间剧增的流量,对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。 比如秒杀抢购活动要求高并发处理能力,核心业务流程要求更好的可用性以及稳定性,为了需要精确的对线上服务扩容做容量规划等等。...由于时间紧任务重,为了保证在期间系统能稳定运行,需要梳理出核心的业务。如下图: ?...②、除了核心业务流程,还有时会有一些抢购秒杀抽奖等活动,这类型的业务一般具有短时间内流量剧增,商品优惠券数量有限下的超卖现象,因此需要考虑高并发和超卖问题。...对于我司来说,第一次大力度的,只能通过高峰流量来进行倍增预估,然后做好随时扩容的准备。 4、渠道引流转化量 鉴于业务特性以及商务合作方面,有时候会有其他合作渠道的引流。...; 缓存数据:要确认是否有缓存,缓存大小为多少(排除key,一般来说142W的key占Redis一个G的内存);  秒杀抢购相关数据,一般来说都是进行队列处理,将该类型数据放入缓存中进行处理来应对高并发

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数据库如何应对保障活动

现在,我们直接切入主题--数据库如何 积极应对,全力保障 活动。这个题目分解为三个部分进行讲解: 第一部分,准备工作;第二部分,促进行时;第三部分,后复盘。...“功夫在诗外”,同样,活动下数据库稳定、顺畅的运行,主要工作在前的准备上,所以,准备工作是重点。 一.前准备工作 1.对活动应该尽可能地去了解,去熟悉。...12.评估期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。比如,为应对活动的系统请求,SA可能会增加应用的部署。 13.期间数据库性能阈值预估。...预案应包括:备用物理资源有哪些,常见需要DBA参与的业务数据更新需求有哪些,用于修复故障可能用到的操作命令,变更及异常处理的审批流程,虚拟IP漂移的操作命令。...6.记录过程中出现的主要异常。 三.后复盘 1.完善补充促使用的链路图,完善没有想到的节点。 2.收集汇总期间出现的问题点。

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“618”你准备好了吗?

流量高峰期,一旦出现商品页面加载缓慢、抢购失败,立即下单报错,购物车内添加的商品丢失等问题,用户就会对平台,乃至品牌本身产生“心理阴影”,那么我们该如何对系统进行“彻查”,才能保障期间用户的顺滑体验呢...一到心就慌?...诉求1   在期间,服务器承压往往是个重大的考验,而很多企业往往会忽视压力测试这一环节,没有正确预估系统能承载的最大流量,或是虽然提前做了压测,但由于没有清晰完整的压测规划和完善的应对方案,并没有真正了解各链路的承载能力...WeTest压测大师领航智慧零售行业解决方案   为保障活动顺利开展,WeTest“压测大师”专家团队为企业打造零售行业服务器性能解决方案,能够有效解决零售品牌数字化转型过程中涌现的系统性能瓶颈,...目前,压测大师已为潮宏基、匡威、蒙牛等知名品牌提供过大前的压测专家服务,帮助企业高效解决性能瓶颈问题,保障期间核心系统的稳定性。

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图片文件处理

图片文件处理 图片文件处理 – 资源准备阶段 首先,我们在项目中加入两张图片: 一张较小的图片test01.jpg(小于8kb),一张较大的图片test02.jpeg(大于8kb) 待会儿我们会针对这两张图片进行不同的处理...我们先考虑在css样式中引用图片的情况,所以我更改了normal.css中的样式: image.png 如果我们现在直接打包,会出现如下问题 image.png 图片文件处理 – url-loade...图片处理,我们使用url-loader来处理,依然先安装url-loade image.png 修改webpack.config.js配置文件: image.png 再次打包,运行index.html...而仔细观察,你会发现背景图是通过base64显示出来的 OK,这也是limit属性的作用,当图片小于8kb时,对图片进行base64编码 图片文件处理 – file-loade 那么问题来了,如果大于8kb...file-loade image.png 再次打包,就会发现dist文件夹下多了一个图片文件 image.png 图片文件处理 – 修改文件名称 我们发现webpack自动帮助我们生成一个非常长的名字

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新春:买域名送解析,域名续费享优惠!

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转化率精准预估优化论文随笔记

这是一篇阿里妈妈的论文【KDD’23 | 转化率预估新思路:基于历史数据复用的转化率精准预估】 常规的销量预测,遇到一些特大事件,直播、,一般很难预估得准确。...论文地址: https://arxiv.org/pdf/2305.12837.pdf 只在此摘录一些片段: 1 片段一:预估不足的原因 直接原因:周期内用户转化行为突变(五花八门的电商机制:...10小时的真实CVR均值 3 期间 分布相似数据的搜寻 找到当下,相似的历史“促销”数据,包括双11,618,双12等等时间点 寻找的方式就是构建时序向量,然后求相似。...第一个是查找与99相似的促销。我们检索到的前两个日期是2022年8月8日的88,以及2022年6月14日的618二峰,CVR也都比较接近。第二个例子是寻找与88促销相似的促销。...我们检索到的Top2结果是2022年7月12日的狂暑季,以及7月31日的七夕节(没有检索到99是因为88发生在99之前)。同时,我们还随机展示了一个低相似度的非日期。

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搜索,场景下智能化演进之路

作为淘宝平台的基石,搜索也一直在打造适合电商平台的人工智能体系,而每年双11都是验证智能化进程的试金石。...第一次在双11场景下实现了大规模的实时计算影响双11当天的流量分配。 2014年双11当天,Pora系统首次经受了双11巨大流量的洗礼,系统运行可以说是一波三折。...2. 2015年双11,双链路实时体系大放异彩 2014年双11,实时技术在场景上实现了商品维度的特征实时,表现不俗。...因此效果会较离线模型有较大提升,特别是在这种实时数据极为丰富的情况下。 问题2:为什么实现秒级的模型更新? 回答:相比离线长期模型,小时级模型和纯实时秒级模型的时效性都有大幅提升。...总结 经过三年的技术锤炼,围绕在线人工智能技术的智能框架初具规模,基本形成了在线学习加智能决策的智能搜索系统,为电商平台实现消费者、卖家、平台三方利益最大化奠定了坚实的基础。

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