这里就给大家简单介绍一下运营设计团队主要负责的四种活动类型:大型促销、短线+单品、长线运营、新品发布 今天主要和大家聊一聊关于大型促销这块的设计内容。 什么是运营大促?...所有分会场体系划分为:云产品、云安全、云AI、云视频来触达不同的需求环节。针对分会场的核心设计任务就是:统一所有分会场的视觉基因,同时凸显分会场的个性诉求。...一个月后我们持续跟进大促各环节数据情况,整体结果还是非常不错的。...总结 无论是短期大促还是长线小促,对于设计者来说,都需要从多角度去思考分析,在产品策略和目标的基础上去打磨,并在设计完成后追踪活动数据及模块点击率,通过数据反复推敲打磨,优化结构关系凸显产品核心内容。...设计不止是设计,是挖掘本质 在设计过程中尽可能挖掘更多的可能性,让用户获得更好的体验过程,从而驱动数据的增长。
年底了,很多电商公司、零售企业都会开展如火如荼的大促销活动,那么如何评估产品促销带来的价值呢?...下面以一家电商平台的数据为例,目前能够使用的数据:有不同产品第一季度总销售额、销售利润和产品相关流水的销售利润的数据: ?...通过上图,我们可以综合观察第一极端所有产品的销售利润状况,获得如下信息: 1、净利润为负的产品很多,折价促销确实成为了持续性的习惯。...2、大折扣促销的产品数量很多。第二象限中横轴0点左边圆的面积相对较大,并且颜色为红,说明很大销售额的产品都在赔钱,这些产品的累计销售额很大,但都是大折扣促销的产品,以至于利润都为负。...Excel是使用最为广泛、最为便捷的办公软件,而且它的数据分析和挖掘功能功能十分强大,能够快速完成所有的数据清洗的过程,能够快速建立分析模型,并且快速运行得出结果,是做数据分析必备的工具。
1、 内容整理 此广告主要内容为:“在此电商网站中,手机产品天天都是5折” 2、 素材选取 素材选取时下比较流行的两款手机图片 3、 版式安排 版式安排最重要是...
如果对早前的1美元游戏促销包有印象的朋友应该还记得Humble Bundle这个网站。在暑假接近尾声之时,Humble Bundle联合EA再次为大家带来了humblebundle慈善包。...这次的促销游戏一共有8款,其中6款仍然能够以最低1美元的价格获得,另外有2款需要超过付款均价才能获得。...另外Humble Bundle每次的促销活动在第二周将会向所有已经购买的用户免费加赠2-3款游戏或DLC,1美元购买的也包含在内。在加赠公布之后则需要出价高于均价才能获得这些加赠游戏或DLC。
在电商平台中,促销是必不可少的营销手段,尤其在国内 各种玩法层出不穷,最开始的满减/秒杀 到优惠卷 再到 拼团/砍价等等 一个良好的促销系统应该具备易于扩展,易于统计促销效果等特点,在遇到秒杀类促销时还需要做到可扩容...这样设计最大好处是 rule与action相互独立且高度抽象, 运营人员与开发人员可以自由组合rule和action来达到最大灵活性与可扩展性 数据库设计 Promotion Schema::create...另外不以product作为参与促销的最小单位, 是为了进行更细颗粒度的控制. 一个促销可以有多个变体参与,一个变体可以同时参与多个促销....,数据库字段可以按照实际需求进行增减和修改,特殊促销可自行添加相关表, 如优惠卷促销的coupons表, 拼团的groups表, 报名促销的promotion_sign_up表等等 业务设计 流程设计...表来存储用户领取的优惠卷及使用情况等 优惠卷促销本质上是将传统促销以卷的形式体现了出来,既圣诞满减促销 => 圣诞满减卷的转换.
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。...那么是不是就直接拿现在的数据,和这个100万/50万对比呢?当然不是,因为活动的时间长达22天,如果只看整体目标的话,在最后一天才发现:诶呀,不能达标!那就大势已去了。...但是从实际数据看,显然第一天参加的人更多,第二天开始大幅度减少。因此很有可能参与人数的分布不是均匀的。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。...猜:应该有两类用户 一类:领到券立刻用,从数据上看,这个比例是相对稳定的。 另一类:月底券快失效了,收到提醒的时候才用。
无非就是:CPU、磁盘IO、内存等等一系列硬件 在研究性能时候,先带大家来了解三个术语 QPS: 每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,简言之就是数据库每秒能查多少数据...TPS包括一条消息入和一条消息出,加上一次用户数据库访问。...解决方法 减少从服务器的数量 进行分级缓存 避免使用select *进行查询 分离业务网络和服务器网络 大表 记录行数巨大,单表超过千万行 表数据文件巨大,表数据文件超过10GB 大表对查询的影响 慢查询...修改表结构需要长时间锁表 同建立索引一样,会造成长时间的主从延迟 影响正常数据的操作,阻塞数据 因为所有的Insert语句都会阻塞,都需要等到你的表结构修改完成后才能处理。...解决数据库中的大表 分库分表把一张大表分成多个小表 难点 分表主键的选择 分表后跨分区数据的查询和统计 可能会影响后端业务,需要大量的人力物力 大表的历史数据归档 优点 减少对前后端业务的影响 难点 归档时间点的选择
SAP SD基础知识之促销计划 (Agreements) 有效期Validity Period 我们可以为一个产品线在某一特定的时间范围内定义一个促销或一般的市场计划,然后我们可以将这个promotion...关联到特定的sales deals,而sales deals自己又关联到特定的condition records,这些condition records能够用于促销定价和折扣。...Sales Deal这里定义的, Promotion在如下地方定义, Billing凭证中的Sales Deal和促销 'sales deal number' 和 'promotion number...销售信息系统能使用一个用户定义的信息结构来获取和报告sales deals和promotions的统计数据。
辉煌系列V13.3版本(包含普及13.3/普及II13.3/辉煌ERP13.0)开始,当会员发生消费或者促销时,就可以使用我们的【短信服务】功能,自动向会员发送相关短信内容,便于随时了解自己的消费情况,...也可以推送促销信息以及会员生日祝福等等。...系统维护—短信服务 会员储值 会员积分兑换商品 会员积分换储值 会员生日 储值消费验证模板 会员消费 促销提醒 服务项目充值 服务项目消费 一、开通方式及费用相关,需联系销售人员。
1.读取数据 数据存放在表格中,我们用pandas将其读出来 import pandas as pd data=pd.read_csv('超市运营数据.csv',encoding='gbk',parse_dates...2.分析哪些类别的商品比较畅销 首先将数据按照类别ID进行分组,然后对分组后的销量进行求和,最后用reset_index重置索引 data_group=data.groupby("类别ID")["销量"...30026255 62.375 7 29989058 56.052 510 30027007 48.757 903 30171264 45.000 4.分析不同门店的销售额占比 首先计算销售额,并添加到数据中...5.分析超市客流高分高峰时间段 了解客流高峰时间段是很有必要的,可以帮助超市确定什么时间开展促销活动最合适 首先从日期中提取小时数 data['小时']=data['成交时间'].map(lambda...从上图可以发现,8点至10点是超市一天中的销量高峰期,然后17至19点又有一个小高峰,所以这两个时间段搞促销效果会比较好!
本文链接:https://blog.csdn.net/luo4105/article/details/76542977 第二章商品促销——策略模式 需求:商品价格计算,并增加折扣条件 工厂模式UML图...class SaleStrategy { public abstract double getSaleMoney(double money); } PercentSaleStrategy(折扣促销...public double getSaleMoney(double money) { return money * pecent; } } FullSendSaleStrategy(满减促销
b2美化之首页促销公告横幅 ---- 效果图 子主题style.css /*首页横幅开始*/ .alert-warning { color: #664d03; background-color
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。
WHAT何为数据安全? 数据安全指的是用技术手段识别网络上的文件、数据库、帐户信息等各类数据集的相对重要性、敏感性、合规性等,并采取适当的安全控制措施对其实施保护等过程。...它就是一种能够合理评估及减少由数据存储所带来的安全风险的技术方式。 数据安全“学习三问”WHAT WHY HOW WHY为什么需要数据安全?...而以数据为中心的安全模型则是换一个角度解决上述安全问题的方法。 HOW如何实现数据安全?...由此可见,在不少场景下,数据安全模型与用户安全模型的应用效果可能产生巨大的差别。 另外,上述场景也表明,数据安全模型的应用还依赖于一个前提条件——数据分类。 如何实施数据分类?...几项简单易实施的数据安全技术措施 在数据安全领域,可用于提高数据安全性的应用技术还包括: (1) 结束收集不必要的数据 近十年来,在IT管理领域,我们能够都看到对数据的认知所发生的巨大改变。
基于这些痛点问题,我们一期完成促销系统的独立,与商城解耦,搭建出促销系统核心能力: 优惠活动管理 对所有优惠活动抽象出统一的优惠模型和配置管理界面,提供活动编辑、修改、查询及数据统计等功能。...而使用缓存就需要关注数据一致性问题,redis缓存还好解决,但本地缓存不就好处理了。因此本地缓存的使用要看业务场景,尽量是数据不经常变更且业务上能接受一定不一致的场景。...冷热分离 对于读多写少场景对性能影响最大的除了IO操作,还有就是数据量,在促销系统中也存在一些用户态数据,如优惠资源预占记录、用户拼团信息等。...这些数据都具备时间属性,存在热尾效应,大部分情况下需要的都是最近的数据。针对这类场景对数据进行冷热分离是最佳选择。...4.2 热点key问题 在促销系统中普遍使用redis缓存进行性能提升,缓存数据很多都是SKU商品维度。在新品发布、特定类型手机大促等业务场景下极容易产生热点Key问题。
每个物品都有价格,正好赶上商店推出促销方案。就是把许多东西一起买更便宜(保证优惠方案一定比原价便宜)。物品要买正好的个数,而且不能为了便宜而买不需要的物品。 ...输入格式 第一行促销物品的种类数(0 <= s <= 99)。 第二行…第s+1 行每一行都用几个整数来表示一种促销方式。 ...6][6][6][6];//dp[2][3][4][1][0]代表 当前第 1~5 个物品 分别 购2 3 4 1 0 件所需最少钱 long h[6]={0};//h[i] 表示 i 号商品促销数量...long sbh[1001]={0};//标号表 链接 促销序号和需买序号的桥梁 scanf("%ld",&s); for(i=1;i<=s;i++) { scanf("%ld",...促销量大于需量 或者 促销品不需要 则不能选择此促销种类 if(j<sn[i])continue; for(j=1;j<=sn[i];j++) h[sbh[c[i][j]
经过上一章的讨论相信你已经被猿人工厂君恶补了一波促销的业务知识。促销是一个高风险的系统,因为一个电商网站的销售手段更多是以促销的形式进行的。所谓高风险,业务上就很高,错误的促销设置会带来巨额的亏损。...今天,我们一起来聊一聊促销的促销系统的思考和设计。 ? ? ? ? ? ?...说到促销系统的设计,上一章节我们已经提到了,促销的几种常见的方式——直降、满减满折、套装、赠品、加价购、满赠、定金预售、拼团、加价购。要设计一个促销系统,就需要去支撑这些促销方式。...好了,之前提到过,促销是一个比较有风险的事情,因为促销如果设置错了,可能带来促销成本的不可控,但是在一些情况下,确实又需要大额度的促销。...但是真因为促销活动造成资损的事情了,那么至少应该知道,谁创建的促销,谁修改过促销吧?要是到时候连这个都找不到,那多半要杀只程序猿祭天了……为了保证我们不被祭天,促销相关的操作还是要记录一下吧。 ?
以下节选择《Netkiller Architect 手札》地址 http://www.netkiller.cn/architect/ 接下来几周的话题是数据库安全。 5.4....为数据安全而分库 我们通常使用一个数据库开发,该数据库包含了前后台所有的功能,我建议将前后台等等功能进行分库然后对应各种平台分配用户权限,例如 我们创建三个数据库cms,frontend,backend...同时对应创建三个用户 cms,frontend,backend 三个用户只能分别访问自己的数据库,注意在系统的设计之初你要考虑好这样的划分随之系统需要做相应的调整。...`Employees`表用户认证,所以他需要读取权限,但不允许修改其中的数据。
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。
提供数据在事前、事中、事后的安全应对方案和处理机制,形成事前能预测,事中有方法,事后可追踪的安全闭环。...产品功能 大数据安全审计 本系统支持大数据HDFS、HIVE、HBASE等组件的数据安全单向、双向审计功能,提供可视化、向导式、多层次的策略配置管理。丰富和灵活的规则体系,能够适应不同场景需求。...应用场景 优势及特性 中安威士大数据安全平台,为Hadoop、Hortonworks、Cloudera以及国产大数据架构提供了数据访问审计、数据访问控制、数据加密、数据脱敏等安全功能。...能够穿透企业生产系统,只针对企业数据资产实施安全防护,不再需要更改和对接已有的系统便可完成部署并独立运行。更精细化、系统性的保护了数据资产的安全。 策略模型成熟稳定,且处理性能高效。...数据安全防护手段、方法丰富适用。 自动安装和部署,无需人工在大数据集群节点进行操作。 功能齐套,集成简易,可快速构建数据安全网。 模块化设计,灵活定制和组装,适应各类场景需要。
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