https://mp.weixin.qq.com/s/xy6RdpAQfuC-bLrOy4_5Bw
本篇参考：https://documentation.b2c.commercecloud.salesforce.com/DOC1/index.jsp?topic=%2Fcom.demandware.d
根据这些典型的个性化服务案例，我们可以看出个性化服务是依据客户属性、行为等特征，来识别目标客户，进而向客户提供、推荐相关的个性化信息、服务，以满足客户的需求。从整体上说，个性化服务打破了传统的被动服务模式，能够充分利用客户自身的资源，主动开展以满足客户个性化需求为目的的全方位服务。
案件回顾 传统吉祥物还是萌系美少女 商业街想设计一个吉祥物做宣传 对商业街店主和顾客发放调查问卷 调查问卷的问题中有对吉祥物的偏好调查。也有对商业街的魅力调查，选项包括：活动，促销，商品齐全和服务态度好。（问题：店主和顾客对这些问题的回答是否有区别？从调查问卷中可以获得怎样的运营建议？） 数据导入与列联表 将数据存储为csv格式，导入python。并且计算顾客和店主对商业街魅力的支持情况，生成列联表。 import pandas as pd ＃导入数据 survey = pd.read_csv('s
在当今数字化时代，电商业务正蓬勃发展。为了满足不断增长的电商市场需求，构建高效、可扩展的电商系统至关重要。Mall 项目是一套出色的电商系统，包括前台商城系统和后台管理系统，采用了现代化的技术栈，为您提供了构建电商平台的最佳实践。
作为一名市场调查人员，我们需要了解目标用户的行为和偏好，以便我们能够制定相应的市场调查方案。我们可以利用关键词采集工具来了解目标用户的行为和偏好，这些工具可以帮助我们了解用户在搜索引擎上使用哪些关键词和短语，以及他们在社交媒体上的行为和偏好。以下是我总结的十个方面因素：
在互联时代，拥有一个大数据战略来收集、存储、组织和分析广泛客户数据的踪迹，对于及时开展个性化客户交互至关重要。幸运的是，通过采用正确的技术、基础设施和分析功能来全面释放这一数据的潜力，实现与互联客户的更深入交流，绝非空想。 以下这五种使用大数据分析的途径将能够帮助您提升互联客户体验： 1. 找到“隐藏的”大数据见解，更全面地了解客户。 在大数据的初期，从电子邮件和网站点击收集到的见解帮助企业重塑了营销计划，启动了新的活动，并带来了更加个性化的体验。但所有这些优势通常采用产品推荐的形式完成。 现在，新的数据类
随着电子商务的快速发展，电商平台之间的竞争日益激烈。对于电商企业来说，快速、准确地获取商品信息变得至关重要。万邦获得1688商品详情接口作为中国最大的B2B电商平台之一，提供了丰富的商品信息和实时数据。通过该接口，电商企业可以快速获取商品详情信息，提高销售效率和客户满意度。本文将深入探讨万邦获得1688商品详情接口在电商行业中的重要性，并通过实例代码介绍如何实现实时数据获取。
表达式树是一种树形数据结构,通过动态语言运行时 (DLR) 将一组动态语言服务添加到公共语言运行时 (CLR)，为静态类型语言添加动态特征。C#属于静态语言.简而言之,就是通过CLR引入DLR,DLR中包含了表达式树的功能,那么C#代码就具备了将静态代码转换成动态代码的功能.常用于一些运算逻辑的转换.将运算逻辑转换成数据结构缓存到内存中.比如通过表达式树缓存通过反射构建对象的过程,减少每次调用反射的性能消耗.具体参考DLR官方文档.
首先，用于支持决策，面向分析型数据处理；其次，对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
在当今电商行业中，商品秒杀活动已经成为四大电商平台争相推出的一种促销方式。然而，随着用户数量的增加和秒杀活动的火爆，商品秒杀系统面临着巨大的为了提高系统的并发处理能力，我们需要寻找一种高效的解决方案。
有些错误就像明亮的钻石，很容易被察觉。即使你忽略它们，编译器（或解释器）也会通过报错提示我们。
团购订单系统简介 美团团购订单系统主要作用是支撑美团的团购业务，为上亿美团用户购买、消费提供服务保障。2015年初时，日订单量约400万~500万，同年七夕订单量达到800万。 目标 作为线上S级服务，稳定性的提升是我们不断的追求。尤其像七夕这类节日，高流量，高并发请求不断挑战着我们的系统。发现系统瓶颈，并有效地解决，使其能够稳定高效运行，为业务增长提供可靠保障是我们的目标。 优化思路 2015年初的订单系统，和团购其它系统如商品信息、促销活动、商家结算等强耦合在一起，约50多个研发同时在同一个代码库上开发
3P3C(以数据挖掘所支撑的目标响应概率为核心的营销，围绕产品功能优化、目标用户细分、活动（文案创意）、渠道优化、成本控制等)理论
对于一个电商来讲，购物车是整个购买流程最重要的一步。因为电商发展到今天购物车不仅仅只是为了完成打包下单的功能；也是收藏、对比、促销提醒、相关推荐的重要展示窗口。如此多的能力我们该如何设计保证购物车的高性能、以及良好的扩展能力来满足未来的发展呢？
“双11”带来的购物狂潮余温尚存，“双12”又火热来袭，而面对愈演愈烈的促销大战，云市场显然已按耐不住云服务商的热情，各家动作频频，其中以阿里云、天翼云、腾讯云为主要代表，借助岁末年关纷纷推出大幅度优惠促销活动。业内专家认为，作为如今最火爆的新兴市场，越来越多的 “云”企业短兵相接、各展所长，预计1-3年内中国必有几个非常大的云服务商强势崛起。 云市场短兵相接，促销活动夺眼球 记者了解到，12月18日前后，云服务商活动相对集中，中国电信、阿里、腾讯等大品牌均在此前后开展活动，其中，主要三家云
上周，前1号店技术总监、海尔农业电商CTO，《技术管理之巅》作者黄哲铿为大家带来了一场关于微服务架构的分享，包含了微服务架构在千万级别日调用量、亿级别海量数据场景下的应用实践；从领域驱动设计、服务依赖治理、服务高可用、故障熔断降级快速恢复等方面，结合大型移动电商系统等应用案例，全面剖析微服务的应用等丰富的内容。
电商是促销拉动式的场景，也是价格战驱动的场景。618和双11都是典型的促销活动。其实都是在抢用户、扩市场占有率。在这样的场景之下，对秒杀、抢购是很热衷的玩法。
各位小伙伴面试的时候，经常会碰到面试官问一些高并发相关的业务场景，这篇文章帮助进入开发行业不久的程序猿了解如何简单实现抢购相关的业务流程，帮助大家梳理下思路。
经过前一章节的学习，相信你对购物车的业务和和功能有了一定的了解。其实购物车，很多朋友都多多少少接触过一些，上一章节我们也挖掘了购物车的需求。经过需求的挖掘，相信你应该有一些了解了吧，购物车的功能相对来说比较繁杂，还有一些隐含逻辑，埋得比较深。天猿人工厂君，就和你继续从业务和功能层面去梳理购物车的那些隐含逻辑，至于技术实现，会在设计系列完成之后，的功能实现专辑中体现。
某天准备出远门时，想到没有充电宝，就打开京东或天猫超市，选择一个心仪的充电宝，“哎哟，居然还有一个10元的优惠券”，下单付款，下午快递员敲门，充电宝就到家了。
当一个商品参加多个促销形式的活动会有什么样的互斥校验？哪些是可以同时参加，哪些是不能同时参加？
Tip：主要是为了总结和归纳在日常工作中所遇到的知识点。学习至少一个技术技巧。在工作中遇到的问题，踩过的坑，学习的点滴知识。
介绍 推荐系统并不总是需要用到复杂的机器学习技术．只要手头上有足够的数据，你就可以花很少的功夫开发一个推荐系统．一个最简单的推荐系统可以只是从用户感兴趣的表中查找所需要的推荐信息．当你已经有很多用户和其行为的数据时，使用协同过滤就是一个简单的推荐方案．例如，对于一个运用了协同过滤推荐算法的电子商务网站，你就可以知道哪些购买过睡袋的用户也购买了手电筒，灯笼和驱虫剂．而基于内容的推荐系统则进一步，它具有强大的预测功能，如基于用户的交互就能预测一个用户想要什么．本文将演示如何使用Redis基于用户的兴趣和协同过滤
Google大数据“三驾马车”的第一驾是GFS（Google 文件系统），而Hadoop的第一个产品是HDFS（Hadoop分布式文件系统），可以说分布式文件存储是分布式计算的基础，由此可见分布式文件存储的重要性。如果我们将大数据计算比作烹饪，那么数据就是食材，而Hadoop分布式文件系统HDFS就是烧菜的那口大锅。 厨师来来往往，食材进进出出，各种菜肴层出不穷，而不变的则是那口大锅，大数据也是如此。这些年来，各种计算框架、各种算法、各种应用场景不断推陈出新，让人眼花缭乱，但是大数据存储的王者依然是HDF
HDFS是最早的大数据存储系统，存储着宝贵的数据资产，各种新算法、框架要想得到广泛使用，必须支持HDFS，才能获取已存储在里面的数据。所以大数据技术越发展，新技术越多，HDFS得到的支持越多，越离不开HDFS。HDFS也许不是最好的大数据存储技术，但依然是最重要的大数据存储技术。
有一张促销活动表 promotion，它记录了各品牌进行促销活动的开始时间和结束时间，同一个品牌在某段时间内可能会参与多次促销活动，即同一个品牌的活动时间范围可能会重叠。为了减少干扰，我们只保留了 brand、start_date、end_date 这几个字段。promotion 现有的记录如下：
随着商城业务渠道不断扩展，促销玩法不断增多，原商城v2.0架构已经无法满足不断增加的活动玩法，需要进行促销系统的独立建设，与商城解耦，提供纯粹的商城营销活动玩法支撑能力。
大数据不是海市蜃楼，万丈高楼平地起只是意淫，大数据发展还要从点滴做起，基于大数据构建国家级、行业级数据中心的项目会越来越多，大数据只是技术，而非解决方案，同样面临数据组织模式，数据逻辑模式的问题。它山之石可以攻玉，本文就数据仓库领域数据逻辑模型建设最负盛名的FS-LDM进行介绍，旨在抛砖引玉，希望能够给大家以启迪。
大数据不是海市蜃楼，万丈高楼平地起只是意淫，大数据发展还要从点滴做起，基于大数据构建国家级、行业级数据中心的项目会越来越多，大数据只是技术，而非解决方案，同样面临数据组织模式，数据逻辑模式的问题。它山之石可以攻玉，本文就数据仓库领域数据逻辑模型建设最负盛名的FS-LDM进行介绍，旨在抛砖引玉，希望能够给大家以启迪。参与交流请加群：347018601
定义一系列算法，将每个算法封装到具有公共接口的一系列策略类中，从而使它们可以相互替换，并让算法可以在不影响到客户端的情况下发生变化。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
译自 How Vector Search Can Influence Customer Shopping Habits 。
问题：费时费力的花钱举办了一场打折优惠促销活动，可是零售商家如何知道活动办得好不好？
大数据是不是海市蜃楼，来自小橡子只是意淫奥克斯，大数据的发展，而且要从头开始，基于大数据建设国家、项目-level数据中心行业将越来越多，大数据仅供技术，而非溶液，临数据组织模式，数据逻辑模式的问题。
『目的』满足贯穿从商品展示、搜索、购买、支付等整个流程，电商对于精细化、精准化促销运营的需求，使多渠道（终端）、多区域化营销成为简单易行的配置操作，提升运营能力。
上周的时候有看到腾讯云重庆机房AMD CPU配置在进行团购活动，确实从价格上看是比较便宜2GB内存配置仅需要年付180元，而且如果是新用户可以得到18个月使用权限。我们常见的CPU一般都是英特尔，对于AMD配置在实际上可能会有一些差异，但是对于入门网站项目来说其实差异并不是特别大。
用户画像，即用户信息标签化，是大数据精细化运营和精准营销服务的基础。设计从基础设施建设到应用层面，主要有数据平台搭建及运维管理、数据仓库开发、上层应用的统计分析、报表生成及可视化、用户画像建模、个性化推荐与精准营销等应用方向。
2004年，加州大学圣克鲁斯分校Sage Weil写下Ceph项目的第一行代码。此时的Ceph仅仅是他攻读博士期间的研究课题，却对日后大火的软件定义存储产生深远影响。
最新鲜的 VR 资讯 最in的内容 李嘉诚领投 Soul Machines完成750万美元的A轮融资 联想新平板Miix 520泄密：双摄像头对应AR应用 索尼表示不参加黑色星期五的促销活动 Vir
精准化营销一直以来都是互联网营销业务在细分市场下快速获取用户和提高转化的利器。在移动互联网爆发的今天，数据量呈指数增长，如何在移动和大数据场景下用数据驱动进行精准营销，从而提高营销效能，成为营销业务部门的主要挑战之一，同时也是大数据应用的一个重要研究方向。本文通过数据体系架构和技术实现案例，分享美团大众点评数据应用团队在这个方向上的一些尝试和实践经验。 总体框架 在介绍数据体系和框架前，为了方便大家理解，先简单阐述一下O2O营销的基本组成：O2O营销是由营销发生的渠道（站内，站外）与营销的主题业务（流量，交
今天分享一下如何设计一个类 Pastebin 的 web 服务，用户可以存储纯文本，然后获得一个随机生成的 URL，其他人可以通过这个 URL 来访问文本内容，这很像一个在线共享粘贴板的服务，如果你还没有使用过，可以访问 pastebin.com 来试用。
最近几天，电商圈出了一件大事情，拼多多再次吸引了大家的眼球。2019年1月20日，拼多多出现了数额巨大的羊毛Bug，起因在于一张无门槛的优惠券，券面价值100元，可以全场通用（特殊商品除外），有效期一年。如果仅仅从业务角度分析，定义这样的优惠券自身并没有任何问题。当然，也有人说像这样的无门槛券本身就不该用于花费充值、Q币充值等几乎等于现金业务的商品，这是从促销层面去考虑的问题。还有人提到风控问题，为何等到损失达200亿（事后拼多多说明这些优惠券涉及到千万）才发现问题？更有人质疑这是一次别出心裁的炒作。
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