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618、双十一促销活动监控怎样做

618要来了,小伙伴是不是都在忙着加班,备战活动呢?特别是活动监控,每次活动领导都一次次催监控数据,搞得人紧张兮兮。 那么,到底活动监控该怎么做呢?就拿上个月我司刚做过的一个小活动举个例子吧。...这个活动是一个很简单的全民派福利活动。从5月10日开始到5月31日,用户登录APP后可以领一张优惠券,优惠券在5月内都有效,满400减80呢。 活动好简单呀!...因此可以参照之前的活动数据,看看每日参与分布。 找到4月份类似的活动为参考。当时有80万人参加,在4月12日到4月30日,活动参与数据如下表所示。...虽然5月份活动时间和4月份不一样,但活动形式是一样的,这样就能参考4月份走势。仿照4月份走势,做5月的目标拆解如下: image.png 用同样的方法,可以拆解用券人数目标。...很有可能是这个活动本身设计的不好。比如就有小哥哥说:4月份活动效果好,是因为领的是满100减20。

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vivo全球商城时光机 - 大型促销活动保障利器

一、背景 官网商城在双11、双12等大促期间运营同学会精心设计许多给到用户福利的促销活动,当促销活动花样越来越多后就会涉及到很多的运营配置工作(如指定活动有效期,指定活动启停状态,指定活动参与商品等等)...在前序的促销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。...如果需体验大促期间整个官网商城的所有氛围,可能涉及改动的点较为多,比如大促宣传活动页面、专属聚合类商品页面,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?...由于穿越时光后,用户的下单时间和确认订单的时间是一致的,因此确认订单页的所有优惠及最终的价格是真正的所见即所得,无需真实下单即可获知所有优惠活动信息 所以在提交订单的时候建议直接阻断并提醒用户“您当前处于时空穿越

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    vivo全球商城时光机 - 大型促销活动保障利器

    一、背景 官网商城在双11、双12等大促期间运营同学会精心设计许多给到用户福利的促销活动,当促销活动花样越来越多后就会涉及到很多的运营配置工作(如指定活动有效期,指定活动启停状态,指定活动参与商品等等)...在前序的促销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。...如果需体验大促期间整个官网商城的所有氛围,可能涉及改动的点较为多,比如大促宣传活动页面、专属聚合类商品页面,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?...由于穿越时光后,用户的下单时间和确认订单的时间是一致的,因此确认订单页的所有优惠及最终的价格是真正的所见即所得,无需真实下单即可获知所有优惠活动信息 所以在提交订单的时候建议直接阻断并提醒用户“您当前处于时空穿越

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    花钱办活动效果不明?零售企业应该这样量化促销活动成效

    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?...面对打折、满减、优惠券、代金券、大抽奖、储值卡等等形形色色的促销形式,商家该怎样评判每次促销活动的成功与否、收益如何呢? 今天我们用3个典型的活动分析场景,拆解活动效果量化的数据分析思路。...分别针对单个活动成果、活动前后销售影响、投入产出收益,再现零售企业促销活动的基本分析框架。 1、活动业绩 活动业绩主要用于单个活动的成果监控/复盘。围绕着目标达成情况,考量活动是否满足业务预期。...根据基础等式:销售额=客单价*销售量,促销活动的核心目标基本围绕着客单价和销售量。...假设当月不举办促销活动,正常的销量和价格带来的收益(一般为销售额或者利润)为A1,举办该促销活动的收益为A2。

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    面试作业之浅析京东促销活动核心模型 - DDD

    每天都会发布相关的促销活动,来勾起消费者的购物欲望;每逢佳节还会进行大量的让利惠民,来促进全民狂欢。...需求概述 商家搞促销活动的本质是促销商品,抓取消费者贪小便宜的心里,来拉动销售额,同时提高商家产品品牌的知名度,其实套路就是先提高商品的价格,然后在降价,呵呵,所以促销手段五花八门,搞得消费者晕头转向...因为大家都对电商这个大领域很熟悉了,所以我划分出一个促销中心/子域来支撑订单核心域的促销活动,也就不用解释了。...由于每个促销手段都有自己的促销规则,所以使用设计模式中的策略模式来封装这个变化点。 梳理业务场景 从京东帮助中心了解到,所有的促销活动都是在买家下单时,进行递减相应商品金额的。...买家在下单时,会对订单进行相应促销活动的验证,因此促销聚合根需要提供一个验证促销手段的规则。

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    活动促销必备|双十一你守护 Ta,天御守护你

    年少时,课程比较少,与几个室友,看到优惠就点击,看到促销就抢购,遇到双十一还找人代替抢购,只需花10-20元不等就可以请专业刷单代抢成功抢到价值上百元的东西,不到五分之一的价格,很是划算(当然随着这个行业的壮大...,也有被骗的时候:)) 由几百到几百万 那个时候不懂商家的业务安全,不知电商行业老板、O2O行业老板、P2P行业老板、游戏行业老板、支付行业老板们的苦水,天真的以为既然是优惠就是商家愿意花这个成本在促销上的...针对电商、O2O、P2P、游戏、支付等行业在促销活动中恶意刷取优惠福利这样一种“薅羊毛”行为的团队,我们叫做“羊毛党”。一不小心,企业就会蒙受像上述截图那些案例里的经济损失。 “羊毛党”获益图示 ?...“羊毛党”有选择性的参加线上的活动,从而以相对较低或者零成本获取物质上的优惠,他们的行为距离欺诈只有一步之遥,他们严重破环了活动的目的、侵占了活动的资源,使得企业获取用户的成本在提升、损坏企业口碑和形象...天御有活动防刷、注册保护、登录保护、消息过滤、图片鉴黄、验证码、反欺诈几大服务,其中天御活动防刷服务针对电商、O2O、P2P、游戏等不同行业的营销和支付场景的恶意行为,具备风险拦截和识别的能力。

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    优质域名.tv等11个域名促销活动上新啦!

    .tv新注首年优惠活动! 关于.tv域名 .tv作为顶级域名,具有与众不同的识别性,"TV"一词让人自然联想到电视、视频、影音这些概念,易于被人认知。....适合任何人注册的域名 任何企业、组织、个人都可以注册 原先的首年注册为198元/年的.tv域名 特价促销啦! 后缀 普通词新注首年/元/年 .tv 80 后缀优惠活动,等你来pick!...点击抵达【活动现场】 普通词新注册,首年优惠活动!...元/年 .co 18 .shop 8 .cloud 10 .link 18 .top 7 .xyz 8 .work 10 .website 8 .asia 6 .ren 8 .biz 18 后缀优惠活动...点击抵达【活动现场】 ---- #插播小广告一则# 腾讯企业邮 唯一能用微信收发的企业邮箱 秉承QQ邮箱15年安全运营经验,0元体验专业安全的企业邮箱服务 点击传送门,免费开通企业邮 SMB 腾讯云中小企业产品中心

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    继续继续,再整一个促销活动管理,文件导入导出都有了!

    今天我们来看看促销活动的管理,在这个模块中,会有许多涉及到脚手架本身的修改,在这个过程中可以加深我们对这个脚手架的理解。 先来看看最终效果图吧: 这个页面上,你看到的所有功能按钮,均已实现。...sys_dict_type 中加的是字典类型,而 sys_dict_data 中加的则是字典的具体值,我添加的数据分别如下: sys_dict_type: sys_dict_data: 1.2 添加促销活动表...接下来就是活动促销表了,这个没啥好说的,直接开整就行了: 2....新建一个名为 tienchin-activity 的模块,然后加入 common 依赖,如下图:     促销活动模块 <dependencies...小结 好啦,这次提交的功能是促销活动管理~小伙伴们赶紧去给个 star 呀,star 越多更的越快哈哈~ https://github.com/lenve/tienchin

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    活动、节假日、促销等营销方式的因果效应评估——特征工程篇(一)

    本系列旨在挖掘活动、节假日、促销、优惠券、积分等营销权益因果效应评估,目前规划两个篇幅: 第一篇:会收集活动、节假日、促销等营销权益在做一些建模项目中,可以构造成为的特征工程方式 第二篇:使用各类模型、...、加权平均 - 近[7、14、30、60、140]天内 - 促销日子的总和 - 最近促销距近的天数 - 最远促销距今天的天数 - 后16天内 - 促销次数总和 - 最近促销日子距今天数 -...团队分享:https://github.com/luoda888/CCF2018-Top2-Demand-Forecast 整体活动特征是marketing表中所述全场活动,对整体销量影响极大,这部分特征由于我们数据集构造并没有连续划窗...,所以我们并没有直接将其放入特征中,而是对历史销量进行平滑,平滑掉全场大促的活动对模型的偏移。...BDCI 2019乘用车细分市场销量预测 答辩视频: https://www.bilibili.com/video/av843991939/ 文章: CCF BDCI 乘用车销量预测 冠军方案 活动类特征比较少

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    活动、节假日、促销等营销方式的因果效应评估——方法模型篇(二)

    关于活动、节假日、促销等营销方式的因果效应评估前篇是《活动、节假日、促销等营销方式的因果效应评估——特征工程篇(一)》是把给入模型时特征加工的方式列举一下,本篇是想简单总结如何评价一个活动营销方式的好坏...如果将活动变成了机器学习模型中的一个特征,如《活动、节假日、促销等营销方式的因果效应评估——特征工程篇(一)》所述,有很多种方式,那么,活动变成模型的特征之后,活动好坏与优劣,就是评价这个特征的重要性了...,例如元旦活动会带来活跃但用户在元旦本身就会更活跃,如何剥离元旦本身的影响来评估元旦活动带来的额外价值?...通过模型来评估活动影响有两种方式: 1)将每重复的活动视为一个节假日,例如云音乐的年度歌单发布视为一个节假日;这种方式的优点在于比较容易处理,但缺点也显而易见,就是当活动与节假日重合的时候没有办法分离出节假日与活动影响...,而且没有办法观察活动的长尾影响。

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    用户画像活动推荐系统 毕业设计 JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL

    一、摘要 1.1 项目介绍 基于JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL的用户画像活动推荐系统,使用了协同推荐算法,包含了标签管理、活动档案、活动收藏、活动报名、活动留言模块,还包含系统自带的用户管理...、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理、文件管理、图表展示等基础模块,用户画像活动推荐系统基于角色的访问控制,给活动管理员、普通用户使用,可将权限精确到按钮级别,您可以自定义角色并分配权限...基于用户画像活动推荐系统的功能性需求主要包含数据中心模块、兴趣标签模块、活动档案模块、活动报名模块、活动留言模块这五大模块,系统是基于浏览器运行的web管理后端,其中各个模块详细说明如下。...公用云盘管理模块,用于统一化维护基于用户画像活动推荐系统中的图片,如合同签订文件、合同照片等等。...2.5 活动留言模块 在使用基于用户画像活动推荐系统中,用户可能会有一些问题需要咨询,所以建立了活动留言模块,活动留言数据包括留言人、留言内容、留言时间、状态、备注、回复人、回复内容、回复时间,用户可以发起活动留言

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    8.11 VR扫描:Oculus 将延长夏日促销活动时间;HTC推限量版《英雄防线》Vive套装

    Oculus确认将延长Oculus Rift促销活动 美国VR媒体RoadtoVR透露,Oculus确认将延长Oculus Rift的夏日促销活动。...在Oculus的夏日促销活动中,包含Rift头显和Touch控制器的套餐仅需399美元。该促销活动原计划持续6周,在8月21日结束。...VRPinea独家点评:大天朝已经过了立秋,Oculus这是要将夏日促销延续到秋天的节奏吗?...本次活动只有80个购买名额,且只在澳洲地区推广,截止至本月24日上午11点。 VRPinea独家点评:虽然限时限量限地区,但请各位玩家相信:没有什么是钱解决不了的。...Lampix开启PIX代币众售活动,欲用比特币打造AR生态系统 日前,美国表面技术处理公司Lampix在其PIX代币预售活动中,三分钟内募集了11111以太币(超过300万美元)。

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    深度解析京东个性化推荐系统演进史

    兴趣主要有性别、品牌 偏好、品类偏好、购买力等级、自营偏好、尺码颜色偏好、促销敏感度、家庭情况等。商品画像主要包括商品的产品词、修饰词、品牌词、质量分、价格等级、性别、年龄、标签等。...数据平台 京东拥有庞大的用户量和全品类的商品以及多种促销活动,可以根据用户在京东平台上的行为记录积累数据,如浏览、加购物车、关注、搜索、购买、评论等行为数据,以及商品本身的品牌、品类、描述、价格等属性数据的积累...通过对这些用户行为及相关场景的分析,构建了京东用户画像,如图10所示。 其中不仅有用户的年龄、性别、购物习惯,更有根据其购物行为分析出的大量数据,例如是否已婚,是否有孩子,对促销是否敏感等。...以秒杀为例,推荐结果会根据当前用户的用户画像中的画像模型(性别、年龄、促销敏感度、品类偏好、购买力)进行加权,让用户最感兴趣的商品排在前面。 用户画像也是场景推荐的核心基础。...如用户选择“包治百病”标签,会按用户画像中的性别、年龄、品类、促销敏感度等画像模型进行推荐商品的重排序。 ? 图10 用户画像示意图 ?

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    深度解析京东个性化推荐系统

    兴趣主要有性别、品牌 偏好、品类偏好、购买力等级、自营偏好、尺码颜色偏好、促销敏感度、家庭情况等。商品画像主要包括商品的产品词、修饰词、品牌词、质量分、价格等级、性别、年龄、标签等。...数据平台 京东拥有庞大的用户量和全品类的商品以及多种促销活动,可以根据用户在京东平台上的行为记录积累数据,如浏览、加购物车、关注、搜索、购买、评论等行为数据,以及商品本身的品牌、品类、描述、价格等属性数据的积累...通过对这些用户行为及相关场景的分析,构建了京东用户画像,如图10所示。 其中不仅有用户的年龄、性别、购物习惯,更有根据其购物行为分析出的大量数据,例如是否已婚,是否有孩子,对促销是否敏感等。...以秒杀为例,推荐结果会根据当前用户的用户画像中的画像模型(性别、年龄、促销敏感度、品类偏好、购买力)进行加权,让用户最感兴趣的商品排在前面。 用户画像也是场景推荐的核心基础。...如用户选择“包治百病”标签,会按用户画像中的性别、年龄、品类、促销敏感度等画像模型进行推荐商品的重排序。 ? 图10 用户画像示意图 ?

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    深度解析京东个性化推荐系统演进史!

    兴趣主要有性别、品牌 偏好、品类偏好、购买力等级、自营偏好、尺码颜色偏好、促销敏感度、家庭情况等。商品画像主要包括商品的产品词、修饰词、品牌词、质量分、价格等级、性别、年龄、标签等。...三、数据平台 京东拥有庞大的用户量和全品类的商品以及多种促销活动,可以根据用户在京东平台上的行为记录积累数据,如浏览、加购物车、关注、搜索、购买、评论等行为数据,以及商品本身的品牌、品类、描述、价格等属性数据的积累...通过对这些用户行为及相关场景的分析,构建了京东用户画像,如图10所示。 其中不仅有用户的年龄、性别、购物习惯,更有根据其购物行为分析出的大量数据,例如是否已婚,是否有孩子,对促销是否敏感等。...以秒杀为例,推荐结果会根据当前用户的用户画像中的画像模型(性别、年龄、促销敏感度、品类偏好、购买力)进行加权,让用户最感兴趣的商品排在前面。 用户画像也是场景推荐的核心基础。...如用户选择“包治百病”标签,会按用户画像中的性别、年龄、品类、促销敏感度等画像模型进行推荐商品的重排序。 ? 图10 用户画像示意图 ?

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    一线互联网智能推荐系统架构演进

    兴趣主要有性别、品牌 偏好、品类偏好、购买力等级、自营偏好、尺码颜色偏好、促销敏感度、家庭情况等。商品画像主要包括商品的产品词、修饰词、品牌词、质量分、价格等级、性别、年龄、标签等。...三、数据平台 京东拥有庞大的用户量和全品类的商品以及多种促销活动,可以根据用户在京东平台上的行为记录积累数据,如浏览、加购物车、关注、搜索、购买、评论等行为数据,以及商品本身的品牌、品类、描述、价格等属性数据的积累...通过对这些用户行为及相关场景的分析,构建了京东用户画像,如图10所示。 其中不仅有用户的年龄、性别、购物习惯,更有根据其购物行为分析出的大量数据,例如是否已婚,是否有孩子,对促销是否敏感等。...以秒杀为例,推荐结果会根据当前用户的用户画像中的画像模型(性别、年龄、促销敏感度、品类偏好、购买力)进行加权,让用户最感兴趣的商品排在前面。 用户画像也是场景推荐的核心基础。...如用户选择“包治百病”标签,会按用户画像中的性别、年龄、品类、促销敏感度等画像模型进行推荐商品的重排序。 ? 图10 用户画像示意图 ?

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    深度解析京东个性化推荐系统演进史

    兴趣主要有性别、品牌 偏好、品类偏好、购买力等级、自营偏好、尺码颜色偏好、促销敏感度、家庭情况等。商品画像主要包括商品的产品词、修饰词、品牌词、质量分、价格等级、性别、年龄、标签等。...数据平台 京东拥有庞大的用户量和全品类的商品以及多种促销活动,可以根据用户在京东平台上的行为记录积累数据,如浏览、加购物车、关注、搜索、购买、评论等行为数据,以及商品本身的品牌、品类、描述、价格等属性数据的积累...通过对这些用户行为及相关场景的分析,构建了京东用户画像,如图10所示。 其中不仅有用户的年龄、性别、购物习惯,更有根据其购物行为分析出的大量数据, 例如是否已婚,是否有孩子,对促销是否敏感等。...以秒杀为例,推荐结果会根据当前用户的用户画像中的画像模型(性别、年龄、促销敏感度、品类偏好、购买力)进行加权,让用户最感兴趣的商品排在前面。 用户画像也是场景推荐的核心基础。...如用户选择“包治百病”标签,会按用户画像中的性别、年龄、品类、促销敏感度等画像模型进行推荐商品的重排序。

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    2018年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题解题思路

    比如,商家针对会员采取一系列的促销活动,以此来维系会员的忠诚度。有人认为对老会员的维系成本太高,事实上,发展新会员的资金投入远比采取一定措施来维系现有会员要高。...完善会员画像描绘,加强对现有会员的精细化管理,定期向其推送产品和服务,与会员建立稳定的关系是实体零售行业得以更好发展的有效途径。...(4) 建立数学模型计算会员生命周期中非活跃会员的激活率,即从非活跃会员转化为活跃会员的可能性,并从实际销售数据出发,确定激活率和商场促销活动之间的关系模型。...(5) 连带消费是购物中心经营的核心,如果商家将策划某次促销活动,如何根据会员的喜好和商品的连带率来策划此次促销活动?...然后再返回去寻找是不是和上传促销活动有关系即可。 针对问题5,评价类问题,用遗传算法即可。

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    深度解析京东个性化推荐系统演进史

    兴趣主要有性别、品牌 偏好、品类偏好、购买力等级、自营偏好、尺码颜色偏好、促销敏感度、家庭情况等。商品画像主要包括商品的产品词、修饰词、品牌词、质量分、价格等级、性别、年龄、标签等。...数据平台 京东拥有庞大的用户量和全品类的商品以及多种促销活动,可以根据用户在京东平台上的行为记录积累数据,如浏览、加购物车、关注、搜索、购买、评论等行为数据,以及商品本身的品牌、品类、描述、价格等属性数据的积累...通过对这些用户行为及相关场景的分析,构建了京东用户画像,如图10所示。 其中不仅有用户的年龄、性别、购物习惯,更有根据其购物行为分析出的大量数据, 例如是否已婚,是否有孩子,对促销是否敏感等。...以秒杀为例,推荐结果会根据当前用户的用户画像中的画像模型(性别、年龄、促销敏感度、品类偏好、购买力)进行加权,让用户最感兴趣的商品排在前面。 用户画像也是场景推荐的核心基础。...如用户选择“包治百病”标签,会按用户画像中的性别、年龄、品类、促销敏感度等画像模型进行推荐商品的重排序。 ? 图10 用户画像示意图 ?

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