www.cnblogs.com/wangsaokui/article网络 作者：无间道的博客http://www.cnblogs.com/wangsaokui/articles/10031.html 怎样把 DataGrid 存放在 ViewState 中的无用数据(有时候确实如此)卡掉，大家知道，一般而言DataGrid在ViewState中会存放表格中的所有数据，这样会导致ViewState非常大；好比就这个论坛而言 其实在DataGrid中，有一个用来呈现数据的子控件：System.web.ui.webcontrol.DataGridTable，很遗憾，我在MSDN中没找到它的相关说明，但是我在跟踪DataGrid ViewState这么大，是什么在ViewState中存入数据源的数据呢？ 所以呢，如果不需要在ViewState中存放这些数据源的数据(比如说为了加快速度，或者自定义分页)，我们只需要：DataGrid.Controls[0].EnableViewState = false，
平台为业务人员提供海量标签，支持快速圈选目标人群，同时提供精细化人群画像洞察能力，联动多渠道进行推送，并支持人群效果的数据查看，助力业务人员进行全链路用户运营。 04 用户画像平台能力 在平台建设层面，自如用户画像平台能力包含人群圈选，人群洞察、人群营销、营销效果分析，支持全链路定向用户营销。 人群圈选：通过人群圈选可进行精细化用户分层，而用户分层是个性化营销的基础。画像平台支持标签组合、分群组合以及 ID 数据上传 3 种方式，适应营销人员在不同场景下的圈选需求。 人群营销：支持 push/短信/优惠券等方式进行定向用户营销，例如圈选北京 7 日活跃用户，推送中秋礼包活动，进行节日关怀；圈选解约业主，通过短信活动触达，进行业主召回；自如的人群包对接至家服 CRM 营销效果分析：沉淀营销效果数据，可对点击营销人群进行再营销，促进人群转化。营销人员通过分析不同的营销效果，在过程中不断优化和调整营销策略，形成一个智慧大脑。
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本次我们把人群圈选系统与原有的PUSH系统打通，极大地改善了此类PUSH的准备数据以及发送的效率，解放了开发资源。 3.2 系统架构 ? 离线数据层：用户维度数据，分散在各个业务系统的离线表中。 我们通过离线T+1定时任务，把数据汇总导入到实时计算层的用户大宽表中。 实时计算层：根据人群的筛选条件，从用户大宽表中，查询符合的用户数量和用户ID列表，为应用系统提供服务。 闲鱼PUSH系统：从人群圈选前台系统中获取人群对应的where条件，再从实时计算层，分页获取用户列表，给用户发送PUSH。在实现过程中，我们重点解决了分页查询的性能问题。 分页查询性能优化方案： 在分页时，当人群的规模很大(千万级别)时，页码越往后，查询的性能会有明显下降。因此，我们采用把人群数据增加行号、导出到MySql的方式，来提升性能。表结构如下： ? 5、未来 人群圈选引擎中的用户数据，我们目前是T+1导入的。这是考虑到人群相关的指标，变化频率不是很快，且很多指标(比如用户标签)都是离线T+1计算的，因此T+1的数据更新频度是可以接受的。
明确了人群需求后，数据的流程主要包括： 数据源准备： 圈选目标人群所需要的标签数据从哪里来? 火车票订单、酒店订单、红包卡券数据 标签生产： 按照场景人群逻辑，清洗加工标签 人群圈选： 以标签为限定条件，从全量用户中过滤圈选出目标人群 用户触达： 将用户数据传输到营销通道，对用户进行触达 效果评估 、中台化的核心思想，以“精准”、“高效”为目标。 (4)人群画像 不同人群的用户画像构成是怎么样的，不同特征的用户，对运营转化的效果是否相同呢?人群画像的应用价值一是人群圈选过程中确定是否满足运营需求，二是事后效果分析时，不同特征用户进行对比分析。 数据安全策略兼容，个人信息保护法生效后，精细化运营需要给用户提供不再推送的选项，把这部分用户处理前置化，避免出现人群圈选100W，实际触达20W的情况(触达端过滤)。
最近CDP平台新增了很多算法挖掘的标签，扩展了基于算法模型直接输出目标人群的场景，通过AB对比，算法圈选的目标人群的转化效果要好于运营基于经验、规则人工圈选的效果。 从上述案例可以看出，规则运营，需要具有具备良好的业务经验和一定的数据思维才能将目标用户识别条件标签化，主要特点如下： 优点 1.行动敏捷，明确运营场景以及人群圈选条件后，可以快速进行人群输出，是CDP平台运营可以自助圈选 仍以高潜付费会员运营为例，智能化运营的流程是，需要先找到购买付费用户的特征，或者把业务经验标签维度作为模型的特征集，进行模型的训练。最终输出目标付费用户人群。 2.基于模算法模型的人群圈选可以覆盖更多特征维度，用户分层能力更多样化、精细化。 运营的经验更多了考虑”人性“，在算法没有把业务经验作为模型的信息输入时，转化效果是很难超越人工版本的。
因此， We 分析在相关能力上计划进行优化。 1.2 画像系统设计目标 易用性：易用性主要指使用者在体验画像洞察功能的时候，不需要学习成本就能直接上手使用。 如果把标签理解成对用户的分群，那么符合某个标签的某个取值的所有用户 ID（UInt类型） 就构成了一个个的人群。 4.2.3 数据查询 数据查询方式：人群圈选过程中，如何保障大的APP查询、在复杂规则情况下的查询速度？团队在导入过程中对预置画像、平台行为、自定义上报行为，均按相同分桶规则导入集群。 4.3 人群创建 4.3.1 人群实时创建 人群包实时创建类似上面描述的人群大小实时预估，区别是在最后人群创建是需要将圈选的人群包用户明细写入到存储中，然后返回人群包的大小给到用户。 4.4.3 实验人群定向 在 AB 实验中的人群实验，使用者通过规则圈选出指定人群作为实验组（如想验证某地区的符合某条件的人群是否更喜欢参与该活动），跟对照组做相应指标的对比，以便验证假设。
01 背景 在电商系统中，定向一般指商家为自己的营销计划选定目标受众的过程。 定向往往是营销计划中必不可少且至关重要的一个环节，其效果的好坏不仅影响受众的用户体验（平台的用户留存与增减），也会影响商家的营销效果和收入（商家的留存与增减）。 但是DMP定向也有显而易见的缺点，定向效果直接由标签选择的质量决定，虽然标签人群圈选的门槛很低，但是圈选高质量标签人群却是一件极其专业的事情，其原因主要是两个方面： 第一，DMP标签数量众多，标签组合更是天文数字 与DMP定向不同，智能定向系统中，定向完全由算法托管，商家只需要提供预算、出价策略和商品即可。可以看到，智能定向没有显式人群圈选的过程，用户是否是目标用户由算法在线评估。 然后根据商品检索每个商品广告的营销计划id以及商家在此营销计划中选择的标签组合。同时TMM也会根据当前用户请求生成当前用户的标签。
LBS服务中融合了移动通讯、互联网络、空间定位、位置信息、大数据等多种信息技术，利用移动互联网络服务平台进行数据更新和交互，使用户可以通过空间定位来获取相应的服务。 在地理信息系统中，一个POI可以是一栋房子、一个商铺、一个学校、一个工厂等。POI包含四方面信息，名称、类别、坐标、分类。 我们是怎样利用POI数据，识别用户群体特征呢? 例如，小区周边新开了一家生鲜买菜的线下体验店，需要对曾经在周边1Km内取菜点取过菜的用户进行短信推送，吸引用户前来光顾，此时主要会用到【XX小区】+【周边1Km】+【订单数>0】等标签条件，来圈选出目标人群 ：通过多种条件筛选出目标POI或周边区域，如POI类型、属性、省份、城市、具体地址信息等，离线场景直接圈选目标人群，实时场景输出区域规则 服务输出：圈选的目标区域，作为LBS位置标签，对接精准营销平台，
这里 Interpreter 做的事情通常在别的数据库中，比如 Presto，会分成语义解析(元数据校验)，执行计划，执行计划优化等阶段。 SCRM 因为灵活度/数据量/业务上的权衡，则直接使用了通过明细层进行实时人群圈选的技术。 针对 DMP/CDP 产品中使用到的根据标签进行人群圈选/人群画像功能，我们慢慢由 Presto，ES 等方案过渡到 ClickHouse。 于是最后演变成不同分片进行自身本地表的查询处理，就能完成自己数据的用户圈选。人群圈选等于简单合并数据，不需要任何合并。而人群预估等于简单对每台分片上的数据进行求和。 目前这款产品的特点是： 状态回溯 维度可变 动态圈选 跨店，跨天去重 总之，非常灵活。因为灵活度/数据量/业务上的权衡，目前的选择是通过明细层进行实时人群圈选的技术。
又怎样具象成一个产品却很少人能够说清楚。如何采集数据，形成服务再到供给运营，这也是这篇文章想分享的核心。 在市场上神策、易观数科会将其称之为智能用户运营平台。 3-2、产品表现：用户圈选 在选取用户时须考量的产品功能为：圈选方式、圈选频次、圈选条件及人群服务。 实质上这4个功能的底层支持都来自于用户数据平台，用户运营平台则负责服务的运用及表现。 1）圈选方式 条件选取 这是在可视化、自助化选择用户条件后，通过与其取值范围进行比较经计算生成人群数据包的一种形式。 一般来说，具备抽象为可视化条件的数据使用较为高频，数据准确性较高。 常见于定期固定的运营计划，如：用户成交10日后赠送积分。 自主上传则没有动态提取这一说法，都是一次性的操作。 接下来为大家讲解的部分是，一个方案配置的表现层是怎样的。配置的方式，业界主要有2类，一类是流程视图，另一类是表单视图。
那么，作为传统的老牌厨电品牌，皇冠时代科技厨电是如何在时代浪潮中寻求增长机会的？它又有怎样的故事呢？ 因此，在前期阶段，皇冠时代科技厨电通过巨量千川对店铺货品进行投放测试，通过每条计划5000-10000元的测试预算下对比分析直播间成交数据，最终筛选出了爆款产品——九腔双边带定时猛火灶。 在人群圈选层面，商家优先圈定30-50岁之间、有家庭、具备消费能力的男性人群；而这类人群，往往是烟机炊具赛道的主力消费人群。 该方案保障投放系统围绕主要目标用户探索客群，适合账号起量阶段使用。 在成熟账号的投放中，由于烟机灶具适用范围广且账号已有基础客群沉淀，因此不必做过多的人群定向。 在商品与计划搭配上，主打2-3款爆款，上架300-500元高性价比商品作为引流成交品，并搭载投放20-30条左右真人介绍视频素材，让系统充分跑量。
2、基础概念 DMP数据管理平台是DataManagementPlatform简称，是把分散的多方数据进行整合纳入统一的技术平台，并对这些数据进行标准化建模和细致分析，让用户可以把这些细分结果推向现有的互动营销环境里的平台 核心作用如下：可以对统一对数据快速查询、圈选符合条件的人群，生成特定场景对数据分析报告；可以基于此结果帮助客户快进入到市场周期中，并且可以对数据对洞察分析，对市场预测并作出反应，可以提升企业各方面的竞争优势 4、产生作用 精准营销投放：针对产品进行人群透视，挖掘潜在客，熟悉潜客偏好；产品研发：分析目标人群的行为特征，找到相关品类及产品特征，给新品带来数据参考；市场分析：掌握竞争趋势和差异，对于制定市场计划提供指引 3、画像报告 基于对数据的整理分析，以及在实际业务中的使用场景和效果，形成通用的或者定制的画像分析，例如：标签画像、人群画像、行业画像、营销画像等等。
科普一下推送是怎么做的 之前写过一篇关于推送的文章，也算是科普了一把什么是推送消息，有兴趣的同学可以去看看：三歪带你了解什么是Push消息推送。这次在上面的文章基础上补全一下。 目前更多的是众多的手机厂商在其定制的系统中也内置了推送功能，如小米、华为等。由于接入成本的问题，也出现了大量的第三方推送服务提供商，比如个推、极光、友盟。 工信部牵头成立的“安卓统一推送联盟”还在期待中 总结： iOS端我们更多用的是APNs服务器下发推送消息 安卓端由于接入成本的问题，更多的是接入各个第三方推送服务提供商，第三方推送服务提供商也会接入对应的手机厂商来实现对消息的下发 运营要推送消息给用户，首先需要圈选一个人群去推送。 人群量需要管控：我们在圈选的时候，如果运营圈定的人数大于一个阈值，我们会走邮箱让主管确认是否需要圈选这么一个大的人群去推送。 这块有两个目的： 首先我们是认为推送的人群应该是精细化的，什么标签的人群应该收到什么的推送。不应该圈定一个庞大的人群去推送同一条文案的消息（新闻APP除外）。
目前系统支持: 1, 基于 LBS 的圈选用户，适合线下 O2O 商家。 ? 2，根据对产品的认识编写用户标签的组合规则筛选受众。 ? Lookalike 技术的产生有效弥补了标签筛选的不足，是当前社交广告中的主流方法。 商家可以通过上传自己的会员包或是通过标签组合筛选和 LBS 圈选获取初期投放的种子用户，系统获取到种子用户后人群画像系统快速的展示出这批人群的特征和各项统计结果，整个过程只需要等待数秒。 0-1 之间的倍数做精选，完成受众选择后进入广告投放配置页面设置投放计划，广告投放后可在效果分析页面查看广告投放的各项指标。 微信斑马系统从设计之初就将数据安全和个人隐私问题放在首位，系统遵循以下几个原则： 分析一群人而不分析一个人（我们的系统目前只支持 1 万以上的人群画像分析）。
标签口径不一致：用户画像、精准营销平台人群圈选、算法特征都会涉及到用户或商品标签，各个系统存在标签同义不同值、同值不同义的问题，导致标签复用度低、重复建设带来的成名和资源浪费，这也是中台要重点解决的问题 业务运营靠经验：一般精准营销平台强调基于标签圈人的能力，什么样的用户适合推什么样的产品，提供什么样的服务，靠运营同学人工操作，基于经验或数据分析，确定特定场景下的人群标签条件，圈选后进行后续营销动作。 1.4 产品目标 （1）提供数据源接入及管理功能，将数据开发线下对接开发流程线上化、自动化 （2）建立完善的用户、商品标签体系，提供人群圈选、场景配置能力，标签生产流程配置化，业务自助配置取代数据开发、 这个时候就需要搬个小板凳，在各个工种之间，让他们把工作的环节去演示一遍，发现卡点和问题。 针对用户运营需要了解的问题： (1)过去半年主要做过哪些运营活动，场景的清单可以提供下吗？ 提供基于标签圈人的能力，精准圈定目标人群进行分析或数据输出 功能要点：人群列表，新增人群流程（圈选、excel等自定义上传、SQL语句）、人群画像、人群输出(接口或场景配置) （4）场景管理 目标：对接营销
而即使获得相同的原油，但是不同的企业由于技术的差异，能够从原油中萃取出来的价值也是不一样的。 在“数据可视化怎样才有灵魂”一文中，详细地分享过，数据可视化从数据是什么、为什么、怎么做的三个层次，对于数据是什么是基础的大数据处理、计算、查询、展示，而对于为什么、怎么做，则需要将更多人的分析思路和流程融入到产品中 一般基于数据的运营是，产品/运营人员按照业务经验或规则进行人群筛选，例如在暑期来临时，做迪士尼景区的促销活动，人群的圈选条件可能是：有酒店或火车票订单，过去有预定过儿童票，等，这种方式相比较过去缺少用户画像数据时的营销已经算是精准了 ，但是这个过程潜在的问题是 用户的圈选需要人工介入，占用人力资源 人工经验可能并不正确 营销后人群标签的正负向影响需要耗费较多分析时间，再作为经验积累，优化后期营销动作 借助AI的能力呢，则可以针对迪士尼的消费或浏览用户进行更多维度的特征分析 虽然现在阶段是数据产品经理向左，AI产品经理向右，但终究还是只有把两者更好地结合起来，才能把数据原油的价值榨取的更加充分。
品牌的人群模型与生意模型的联系度不足，导致品牌和商家做完数据洞察不能迅速落地，很难把自身的用户关系资产和投放的流量之间的转化策略结合在一起，不知道该如何决策，害怕投入的真金白银效果甚微。 通过货与货的数据链，采用“推荐”的形式把未知的货品推荐给用户进行转化，进一步增强人与货的数据联系，以此实现交易的规模化和效率的提升。 为了提升投放精准度，其服务商聚睿数据运用货品行业洞察数据，明确200～1000元价格带白酒市场的核心购买人群画像，为古井贡酒制定了清晰的人群圈选策略： 一个是通过内容兴趣挖掘到的白酒品类的目标人群，另一个则是通过白酒类目的维度下钻 当然，圈选目标人群的过程不是一步到位的，在投放过程中，巨量云图对目标人群的优化有着相当落地的方法。 比如818期间，小仙炖大概投入了近百万进行精准的人群投放测试，方法很聚焦： 通过巨量云图的机会人群标签优选，将小仙炖过往的历史投放和销售数据，结合本次818圈选的目标人群，根据多维的指标特征将品牌初步圈选的人群分为重点拉新人群
然后使用标签，进行人群圈选、用户画像及人群洞察，然后对接下游 MA、CRM、规则引擎等系统，实现人群的定向营销，整个过程业务人员全部可以自助式的完成，真正意义上面向于业务方的营销平台，大大提高了营销的效率 极速分析：底层集成高性能的计算引擎，提供秒级的数据查询能力，例如用户做标签数据查询、人群圈选时，能享受到秒级的高效产品体验。 ● 数雁 × 基金：智能标签助力新基金打新 在基金行业，采用清算系统、自营 APP、OTS 系统、客服系统等数据，形成客户的五大类标签，在此基础上圈选出目标人群，例如长期客户、潜力用户、偏爱新基金用户等 放眼未来 四位一体提升数雁 过去的几年，数雁产品已经在很多客户线上环境投产，成为企业数字化转型战略中不可或缺的一部分，但产品之路，漫漫其修远兮，未来产品还有很多需要提升的地方，我们计划从 "场、流、智、 数雁 EasyDigit 作为袋鼠云全新产品矩阵中的行业 “领头雁”，将持续深耕行业，不断做深做细。
移动推送TPNS(原信鸽)为应用提供合法合规、消息通道稳定、消息高效秒达、全球服务覆盖的消息推送服务，已稳定服务腾讯游戏、腾讯视频等超高日活应用；支持App推送、应用内消息、智能短信等多种消息类型，有效提升用户活跃度。
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