https://mp.weixin.qq.com/s/xy6RdpAQfuC-bLrOy4_5Bw
小刘,服务器这会好卡,是不是出了什么问题啊,你看能不能做个监控大屏实时查看机器的运行情况?
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?
在互联网时代,推荐系统无处不在。不仅可以向用户推荐实体商品,还可以推荐电影、歌曲、新闻报道、酒店旅行等,为用户提供量身定制的选择。这些系统中有许多都涉及了协同过滤——根据其他相似用户的偏好向用户推荐 item。推荐系统的背后还用到了包括矩阵分解、邻域方法以及各种混合方法。
京东作为中国最大的自营式B2C电商平台,提供一站式综合性购物,服务亿万家庭,涵盖3C、家电、消费品、服饰、家居家装、生鲜和新通路(B2B),满足了消费者的多元化需求。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。
在业务的早期时代,也许使用硬编码或者逻辑判断就可以满足要求。但随着业务的发展,越来越多的问题会暴露出来:
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.
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。
之前陈老师分享了:汽车的速度表,可能是最好用的数据产品了。实际上,日常生活中还有一款数据产品非常普遍、非常好用,那就是——体温计。现在的电子体温计,只要在额头滴一下就知道体温,真方便!谁用谁知道。特别是有宝宝的同学,每家必备。
祸不单行,刚失业就肺部感染要死要活,一个多月了才基本见好。然后准备找个工作,总不能就这样饿死吧!没错,都是已读不回,大环境真的很差。怎么办,摆烂?那像我这样农村家庭,没家底的基本算是死路一条了,所以只能摸索一下创业的小路,看一看能不能勉强活下去
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?
译自 How Vector Search Can Influence Customer Shopping Habits 。
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?
随着vivo商城的业务架构不断升级,整个商城较为复杂多变的营销玩法被拆分到独立的促销系统中。
这里用脑图的形式总结了产品分析、品牌分析、渠道分析、市场分析、市场机会分析、广告分析的分析方法和相关指标拆解。 也分析了零售业促销活动以及促销活动评估方法,也总结影响市场连带率、成交因素的维度和指标。
导读:电商业务与我们的生活息息相关,大家可能对电商多少也有一些了解,事实上,即使是一个最小化的电商系统,也依然是非常复杂的。
这是精心整理的商品数据化运营应用场景和分析工具模型了。商品运营是很多公司的核心工作,也就是说,如何把产品快速高效地卖出去。数据始终贯穿其中,从销售预测到库存管理、从商品结构优化到动销管理、从捆绑销售到关联组合。
在电商领域,推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求,缩短用户到商品的距离,提升用户的购物体验。
作者:fisherman,时任推荐部门推荐系统负责人,负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi,时任推荐部门推荐系统架构师,负责推荐系统的架构设计和系统升级。 来自:《决战618:探秘京东技术取胜之道》 零,题记 在电商领域,推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求,缩短用户到商品的距离,提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年,当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样,部落与部落之前没有任何工程、算法的交集
因为我们的项目的需求是永远在变的,为了应对这种变化,使得我们的代码能够轻易的实现解耦和拓展。如果能够保证代码一次写好以后都不会再改变了,那可以想怎么写怎么写了。
在电商领域,推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求,缩短用户到商品的距离,提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年,当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样,部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年,国内大数据时代到来,一方面如果做的事情与大数据不沾边,都显得自己水平不够,另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展,所以传统的方式已经跟不上业务的发展了,为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。 随着业务的快速发展以及移动互联网的
这是精心整理的商品数据化运营应用场景和分析工具模型了。商品运营是很多公司的核心工作,也就是说,如何把产品快速高效地卖出去。数据始终贯穿其中,从销售预测到库存管理、从商品结构优化到动销管理、从捆绑销售到关联组合。 这份脑图包括如何用数据做库存分析、市场分析、销售预测、促销分析。 比如市场分析: 1、公司要打造新产品,该产品的市场容量有多少?预期年销售量有多少? 2、用户对于产品的关注点在哪里?最满意和最不满意的点都分别是哪些? 3、新产品要上线,售价应该定在多少会比较合适? 4、产品C的市场竞争对手是谁?他们
在数据科学和分析领域,Python语言因其强大的数据处理库而备受青睐。其中,Pandas是Python中最常用的数据分析库之一,而Jupyter Notebook则是一个流行的交互式计算环境,可让用户在浏览器中创建和共享文档,其中包含实时代码、可视化和解释性文本。本文将介绍如何结合Pandas和Jupyter Notebook进行数据分析,并提供一些示例来演示它们的强大功能。
本篇参考:https://documentation.b2c.commercecloud.salesforce.com/DOC1/index.jsp?topic=%2Fcom.demandware.d
策略模式 : 定义了 算法家族 , 分别 封装起来 , 让它们之间 , 可以 相互替换 , 此模式 让 算法的变化 不会影响到 使用算法的用户 ;
本来打算在安装好的 Flink 集群上直接修改的,这样我增加个配置,这篇文章就完成了,考虑到大家可能对 Flink 不太了解,也不一定有兴趣从 0 开始装个 Linux 环境,所以我索性就从0开始配置一整套的环境。
上边这句话,从字面来看很简单。但是如何在开发过程中去应用,仅凭一个定义依然是一头雾水。以笔者曾经做过的商户进销存系统为例:
实际问题: 由于超市隔三差五就要办促销活动,但每次促销活动的方式不一样,所以需要开发一个软件,营业员只要输入原价再选择活动类型后,就能计算出折扣以后的价钱。 普通人的做法: mian(){ String input = readLine(); double price = readLine(); switch (input) case "九五折": price = price * 0.95; break; case "满100返50": if(price>=100) price = price - 50
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
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。
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题:产品订单的数据分析与需求预测 建模及python代码详解 问题一
据我所知,几乎所有的互联网公司都带有和电商有关的项目,而且在大多数公司里面还是举足轻重的重头戏,比如京东,淘宝。既然有电商项目,必然会涉及到商品,一旦有商品就会有各种促销活动,比如 满100减20,三八妇女节9折等等类似活动。作为一个coder怎么才能在实现产品狗的需求下,最小改动代码,最优雅的实现呢。今天菜菜不才,就D妹子的问题献丑一番。以下以.netCore c#代码为例,其他语言类似。
https://wenku.baidu.com/view/404ce30d182e453610661ed9ad51f01dc28157cb.html
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T
目前在企业中使用人工智能还比较少,一场关于人工智能的革命才刚刚开始;中有部分大企业正在尝试人工智能,比如百度的全自动驾驶汽车,对于人工智能有的人是利用它完成一些手动和重复性任务,有的人用它来实现自动化
随着互联网技术的飞速发展,网络安全和性能优化已成为各行各业关注的焦点。EdgeOne,作为一种先进的技术解决方案,正在游戏、视频、电商零售、金融等多个领域发挥着重要作用。本文将深入探讨EdgeOne在这些领域的应用场景,并分析其在解决安全问题、完成防护等方面的实践效果。
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。
广大程序员们为了能更快速积极地响应与处理开发测试的需要,一定绞尽脑汁了吧。面对需求,必须安排!
“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
在消费升级的助推下,电子零售渠道变得成熟稳定,而且还在不断增强,多渠道竞争不断变化,和传统线下渠道对比线上电商运营手段多样和方便,电商会经常采用价格策略以吸引消费者,这种灵活而频繁的价格变动对供货商的渠道管理提出了前所未有的挑战,实时监测电商的价格变动对于供货商的渠道管理和品牌建设成为重要的环节。同时电商促销活动设计和日常运营,价格是贯穿整个运营环节的关键,对于品牌方或者渠道运营方,怎么有效了解行业和竞品实时状态和历史行为,设计有效的价格体系也是日常重要工作。
随着智慧零售之风愈演愈烈,传统商家纷纷向线上转型升级。快消品作为营销活动最为关注的市场,俨然成为了这场战役的先行军。扫码领红包、集卡送好礼、分享得立减金...花样百出的营销活动背后,黑产分子早已伺机出动,沉浸在各大品牌的羊毛雨中乐此不疲。今天,腾讯防水墙就用一个小小的瓶盖码,带大家揭开这庞大黑产的冰山一角。 1 瓶盖码引领新趋势 千万奖励惹人追逐 还记得当年被“再来一瓶”点亮的高光时刻么?那感觉,我就是人群中最耀眼的一颗星。 但对于商家来说,由于兑换周期长、物流成本高且真假难辨,这类活动的效果往往不尽如人
订单中心是一个电商后台系统的枢纽,在这订单这一环节上需要读取多个模块的数据和信息进行加工处理,并流向下一环节;因此订单模块对一电商系统来说,重要性不言而喻。
某电子商务公司拟升级其会员与促销管理系统,向用户提供个性化服务,提高用户的粘性。在项目立项之初,公司领导层一致认为本次升级的主要目标是提升会员管理方式的灵活性,由于当前用户规模不大,业务也相对简单,系统性能方面不做过多考虑,新系统除了保持现有的四级固定会员制度外,还需要根据用户的消费金额、偏好、重复性等相关特征动态调整商品的折扣力度,并支持在特定的活动周期内主动筛选与活动主题高度相关的用户集合,提供个性化的打折促销活动。
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