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在2020年初云上业务的爆发式增长中,将硬件导播台功能云化的云导播台产品开始为广大互联网公司所熟知。本周的技术解码就由腾讯云直播平台负责人兰玉龙老师为大家解密云导播台这一新兴产品的相关内容。...同时,也让一些有局限的产品被大家熟悉并使用,如腾讯云导播台。 可能不是广电行业的客户一定会问,那什么是云导播台,云导播台有什么功能呢?...先说说什么是传统导播台,简单说,传统导播台就是完成对多种输入的音视频进行实时编辑、切换并最终输出到直播的系统。电视频道就是导播台的输出,各种节目、广告、连线画面按计划切换。...云导播台就是将上述能力搬到云上,将硬件导播台的功能云化,不需要专业的硬件支持,导播人员通过远程接入,实现导播切换、调音、录制等功能。简单易上手,同时价格亲民。 云导播台的优势显而易见。...首先是成本低廉,相对传统导播台动则几十万的的专业设备,云导播台按分钟计费,一场活动导播,可能几十块钱就完成了。 其次是不受地域限制,简单易用。
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运营大促就是根据不同产品策略目标,对多个产品设计不同的创意玩法及套餐方案,集成整合进行大规模的限时售卖活动(如:新春大促、618年中大促、双11大促等活动),为业务及品牌提供明确、连续、一致的销售增长,...运营大促设计难点 运营一般每年都会进行三场大促活动推广:新春、618、双11,而每期大促都需要不同的策略玩法去实现运营目标,给我最大的感触有以下两点: a)设计周期短 大促设计包含:1 个主会场 + 4...主题特色 主题特色指:从大促的主题出发,考虑产品每期的策略及定位,在品牌调性上进行环创设计,增加一些个性化的设计创意,例如: · 新春大促:为让用户感受新年的气氛,在品牌色系上融入一些暖色系并增加一些新年元素进行点缀设计...一些小故事 在 2019 年末的时候,运营团队就开始了新春大促设计,加上UI开发历时两个月。...然而 2020 年1月底,因疫情爆发 + 春节假期档,为避免在非常时期嗑血馒头现象,影响用户口碑及品牌形象,原计划 2 月初上线的新春大促及时更改活动策略 ,调整为以「共同战“疫”」为主题,协助各企业及时复工复产
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 等重要大促场景中的应用和实践...618 大促来了,对于业务团队来说,最重要的事情莫过于各种大促营销。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,通常用来渲染大促氛围、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,功能性的弹窗在大促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...3.2 能力细化抽象 为了满足以上业务的诉求,从大的方向上看,XView 需要做到 快:快速搭建 准:精准投放 稳:高效触达 因此,接下来我们将刨析一个弹窗从生产到应用的过程中所涉及到的一些环节,再来看看如何细化弹窗需要具备的能力
在电商大促时,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促的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。...本篇文章,就简单地说一说在做大促预测时候常用的一般方法和逻辑。这里需要说明的时候,预测是允许存在一定误差的,我们无法要求实现百分百的准确,但是至少,需要做到和最终结果在数量级上是一致的。...这里很明确的,我们就是要预测某个大促时间段的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,衡量的是历史大促期相对平销期流失爆发度,计算公式是本次大促GMV=大促前平销期GMV*大促爆发系数,其中,大促前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得,而大促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;最后是大促的购买金额。
现在,我们直接切入主题--数据库如何 积极应对,全力保障 大促活动。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,大促进行时;第三部分,大促后复盘。...“功夫在诗外”,同样,大促活动下数据库稳定、顺畅的运行,主要工作在大促前的准备上,所以,准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解,去熟悉。...2.梳理大促活动用到的系统链路,对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解,制作大促活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...12.评估大促期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。比如,为应对大促活动的系统请求,SA可能会增加应用的部署。 13.大促期间数据库性能阈值预估。...6.记录大促过程中出现的主要异常。 三.大促后复盘 1.完善补充大促使用的链路图,完善没有想到的节点。 2.收集汇总大促期间出现的问题点。
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