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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...尤其后续一些考虑 h5 实现的弹窗,完全可以迁移到这套搭投系统中,通过对比 h5 弹窗开发(图左侧)及搭投的方式(图右侧),可以大致看到使用搭投系统的优势: 图14.

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    有此方案在手,活动不用愁!

    基于微信生态下的获客转化成为众多电商、新零售等企业的主战场之一,基于小程序 / 公众号 H5 / 视频号等微信场景下的节日、直播带货、整点「秒杀」等营销活动,再通过企业微信搭建私域用户流量池,早已成为众多电商...更低成本 活动专属资源包服务配置,实用实收,降低核心服务资源投入。 02....) 全链路性能优化 从小程序前端接入层到后端数据库,从外部链路到 VPC 网络,针对客户预估的 QPS 做全链路性能分析、监控及调优,降低响应时间、提高系统吞吐量和整体服务的可用性 高效的低代码开发工具...GitHub: github.com/serverless 官网: cloud.tencent.com/product/serverless-catalog 点击「阅读原文」,了解更多营销一站式解决方案详情

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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。...本篇文章,就简单地说一说在做大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。

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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。...这篇博客,来聊聊电商期间,性能测试工程师都在做哪些事情。。。 PS:由于某些原因,这篇博客延期了将近一个月才发布,不过即将为双十一做准备,到时候会更一篇更详细的博客来说明具体的细节。。。...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。

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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?...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。   ...腾讯WeTest为移动开发者提供兼容性测试、云真机、性能测试、安全防护等优秀研发工具,为百余行业提供解决方案,覆盖产品在研发、运营各阶段的测试需求,历经千款产品磨砺。

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    数据库如何应对保障活动

    “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。...9.通过监控工具(例如:Zabbix)观察每一个数据库服务器资源消耗情况。建议观察最近一周的运行情况,例如CPU、内存的波动情况、峰谷、连接数、是否合理等。...10.通过监控工具、慢查询日志等对消耗资源较多的SQL语句进行梳理,针对性优化。常规的优化手段主要有:新建索引、调整索引、数据归档、有无大字段、表结构更新、数据归档、SQL语句优化等。...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。...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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    Redis 数据迁移工具

    一 简介 Redis Input/Output Tools (RIOT) 工具是一款支持 Redis 和文件,数据库之间进行数据同步的工具,支持全量和增量同步。...RIOT 工具的增量功能是基于 Redis 的键空间消息提醒(keyspace notification)功能,通过监听 源数据库的键值数据变化事件并解析该事件为对应的命令动作,在目标端执行该命令,以便达到增量迁移.../riot --help 2.3 迁移命令 RIOT 工具支持 Redis 到 Redis ,文件和 Redis, 数据库和 Redis 之间进行数据同步迁移,本文只基于 Redis 之间的数据迁移功能...四 小结 RIOT 工具为二进制包,唯一依赖安装机器需要安装 java-1.8.0 软件,总体安装实施门槛非常低。...RIOT 工具支持作为从库实时同步数据,迁移速度还是非常快的,现有的测试环境中迁移速度可达 3w/s ,具体涉及到客户的环境,需要注意出口带宽,避免带宽比较小,导致迁移延迟。

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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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    中通大数据平台在中的进化

    一年一度的双十一又双叒叕来了,给技术人最好的礼物就是技术指南!...而经过这些年的发展,早已不仅仅局限于电商行业,现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动,汽车界有 818,电商有 618 、11.11 等等,各种各样的场景,对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战...在对这套系统进行架构升级时,中通把整个存储迁移到 TiDB 上,整个计算迁移到 TiSpark。消息接入依赖于 Spark Link,通过消息队列最终到 TiDB。...对于企业而言,除了支持业务创新,也是一次对自身技术架构的练兵和全链路演练。通过大的极致考验,企业的 IT 架构、组织流程、人才技能都获得了大幅提升。...而在中的经验和思考,也会加速企业日常的业务创新节奏,提升技术驱动的创新效率,打造增长新引擎。

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    如何做好电商的容量规划

    下雪了,注意保暖 在进行整体电商架构设计过程中,关注系统的稳定性是很重要的工作,也是对架构师能力的一种考察,特别是在电商系统准备搞一次时,合理的对系统进行容量规划就显得尤为重要。...在的峰值时刻,绝大部分用户选购什么商品,早已加入到了购物车中,且各种优惠券也已经申领成功,就等着最后这个时间点直接下单完成订购。所以,在这个场景下,交易下单这个环节是核心中的核心。...所以的容量规划,就是在零点峰值时刻,评估好交易流量,再进一步转化一下,就是每秒的交易订单峰值。...下图常用的路径分析示例,用户首先从首页、会场或者微信里的分享页面转化过来,然后通过搜索、店铺、详情页以及购物车进行最后的转化,形成订购下单和最终的支付。 ?...一般会通过数据工厂这样的工具平台,结合运营团队给出的数据量评估,快速制造出对应量级的数据。

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