用户促活的逻辑是指在一个应用程序或服务中,如何有效地吸引新用户并使他们激活账户的策略。这是一个重要的市场营销策略,因为它可以帮助应用程序或服务吸引更多的用户,并在短时间内实现可衡量的业务目标。
以下是一些用户促活的常见策略:
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仅需快速植入SDK,便可通过设定精准的用户标签,使用有效提升消息抵达率的双Service联合保活通道和每分钟可容纳1800万推送消息的系统,实现终端消息秒级到达,满足App的各项推送需求。 ...App 可通过调用推送 API,按照应用服务端业务逻辑指定账号直接将消息推送给目标设备,促使用户完成特定操作,形成闭环的用户使用体验。...用户促活 场景说明:产品通常需要针对生命周期中不同阶段的用户进行分层促活运营,如对新用户推送产品引导等。...通过对新用户进行精准定位,判断用户在实际操作中可能遇到的问题或用户最可能感兴趣的活动等,定向主动地进行消息推送,提升次日留存,最终实现活跃用户的增长。...App 通过使用移动推送TPNS的海量消息并发、独享毫秒级消息推送的通道能力,对设有特定标签的用户进行消息通知,在最短时效内触达更多用户,从而提升推送内容的阅读量和用户粘性。
(一) 社区用户的竞争关系 雅虎将竞争关系由弱到强分为 6 类,分别是 1. 关爱的(Caring): 指社区间的用户是被“助人”驱动的,用户间会给与建议、安慰。...案例给到的是 Yahoo 的 Health Expert Blog, 是个公益互助博客。 这类社区使用荣誉体系目的:帮助普通用户找到资深用户,使得他们得到帮助。...Identifying Labels 用于:你想要促进某些行为;你希望你的用户自发争取标签代表的角色;你需要一个荣誉体系来认证用户。...)和自我实现(Self-actualization) 当我们可以满足用户越高阶的需求,用户的满意度越高,粘性越大,由此做出的行为也越有质量。...但是有很多行为可以刺激用户参与,带给用户乐趣,但未必给他带来成就感。例如利益(红包等)、游戏、悬疑、新奇、 从众等等。 我们需要了解不同的产品手段会对用户产生什么样的作用。
仅需快速植入SDK,便可通过设定精准的用户标签,使用有效提升消息抵达率的双Service联合保活通道和每分钟可容纳1800万推送消息的系统,实现终端消息秒级到达,满足App的各项推送需求。 ...App 可通过调用推送 API,按照应用服务端业务逻辑指定账号直接将消息推送给目标设备,促使用户完成特定操作,形成闭环的用户使用体验。 ?...用户促活 场景说明:产品通常需要针对生命周期中不同阶段的用户进行分层促活运营,如对新用户推送产品引导等。...通过对新用户进行精准定位,判断用户在实际操作中可能遇到的问题或用户最可能感兴趣的活动等,定向主动地进行消息推送,提升次日留存,最终实现活跃用户的增长。 ?...App 通过使用移动推送TPNS的海量消息并发、独享毫秒级消息推送的通道能力,对设有特定标签的用户进行消息通知,在最短时效内触达更多用户,从而提升推送内容的阅读量和用户粘性。 ?
最近如果从手机端登陆腾讯乐享,一定会发现个人主页下出现了一个醒目的小红点,这正是全新推出的功能——“我的待办”。...来看看新功能提供了什么便捷入口、展示在哪里吧: 展示多种任务 “我的待办”页面目前支持展示员工需要完成的必修课、考试和培训项目。...手机端效果如图所示 手机、电脑均可查看 员工在移动端可以方便地查看待办事项,除了手机端显眼的入口,电脑端的乐享首页也新增了待办快速查看区块,帮助员工高效完成培训: ?...在电脑端没有默认开启“我的待办”的企业,可以在管理后台增加该区块: ? ?...积分一直是提升平台使用粘性的利器,2个积分功能新特性现已升级: 激励连续签到 在每日签到得积分的基础上,连续签到还能得更多积分奖励。
HyperLogLog 是一种概率数据结构,用来估算数据的基数。数据集可以是网站访客的 IP 地址,E-mail 邮箱或者用户 ID。...精确的计算数据集的基数需要消耗大量的内存来存储数据集。在遍历数据集时,判断当前遍历值是否已经存在唯一方法就是将这个值与已经遍历过的值进行一一对比。...所以 HyperLogLog 是否适合在比如统计日活月活此类的对精度要不不高的场景。 这是一个很惊人的结果,以如此小的内存来记录如此大数量级的数据基数。...HyperLogLog 在 Redis 中的使用 Redis 提供了 PFADD 、PFCOUNT 和 PFMERGE 三个命令来供用户使用 HyperLogLog。...[桶] HyperLogLog 将上文所说的 64 位比特串的低 14 位单独拿出,它的值就对应桶的序号,然后将剩下 50 位中第一次出现 1 的位置值设置到桶中。
HyperLogLog 是一种概率数据结构,用来估算数据的基数。数据集可以是网站访客的 IP 地址,E-mail 邮箱或者用户 ID。...所以 HyperLogLog 是否适合在比如统计日活月活此类的对精度要不不高的场景。 这是一个很惊人的结果,以如此小的内存来记录如此大数量级的数据基数。...HyperLogLog 在 Redis 中的使用 Redis 提供了 PFADD 、 PFCOUNT 和 PFMERGE 三个命令来供用户使用 HyperLogLog。...HyperLogLog 将上文所说的 64 位比特串的低 14 位单独拿出,它的值就对应桶的序号,然后将剩下 50 位中第一次出现 1 的位置值设置到桶中。...此时为了性能考虑,是不会去统计当前的基数的,而是将 HyperLogLog 头的 card 属性中的标志位置为 1,表示下次进行 pfcount 操作的时候,当前的缓存值已经失效了,需要重新统计缓存值。
移动推送 TPNS,支持APP弹窗 通知栏推送、应用内消息等多样化推送 助力企业高效激活存量用户 有效提升用户活跃、留存、付费转化 目前已服务200+国家和地区 日推送超500亿,月覆盖设备超15...亿 稳定服务王者荣耀/腾讯视频等高日活应用 广泛应用于电商/金融/游戏/教育等各行业 如此神器!...↑限时特惠 立即扫码参与↑ 新客首单 从未买过TPNS的新客首单专享 1万~199万DAU月峰值 1月/6月/1年/2年时长 条数/设备数不限 低至5折,限购1次 老客特惠 不管您是正在使用TPNS...的老客 还是资源已经销毁的老客 都能享受特惠福利 低至5.5折,限购2次 心动不如行动,赶快购买吧!...长按扫码关注 移动推送TPNS 公众号 以便您及时了解更多产品动态 如您对以上内容有任何疑问 可添加TPNS助手反馈 (微信号:TPNS_Push) 感谢您对腾讯移动推送的支持 点一下“阅读原文
对于每一个商家而言,小程序现在已经是必备的利器,但是很多商家开发了微信小程序却不知道怎么拉新和留存,今天速成应用小程序小编就跟大家说说小程序有哪些拉新促活留存的能力。...所谓新五亿人群,指的是微信10亿月活用户,减去以淘宝、美团、拼多多等5亿用户群体,基本还剩下5亿月活空间,小程序是个很好的可以触达这部分人群的重要方式。...尤其对于享物说这样的二手交易平台,积分可以极大解决用户的摩擦系数。...因为在二手交易平台,很容易面临不信任的问题,不管怎么说的天花乱坠,用户会天然说你这东西能不能再打折,加入积分形态后,它可以让用户觉得物品是没有花我太多实际的金钱成本去获得,因为积分的敏感度比人民币低很多...1、触达能力 开发者可以发送模板消息给接受过服务的用户, 用户在某个小程序中支付成功后,支持开发者在7天内向用户发3条模板消息。在在这一点上,开发者可以轻易实现用户唤醒和留存。
以哈啰两轮业务为例,单车和租赁车业务里,会有诸如用户扫码开锁、查看附近车辆、购买次卡、骑红包车等等很多业务逻辑,我们会和业务沟通,哪些是核心业务场景,其中,“核心”的定义可以视各自公司情况而定,也可以参考通用的标准...(哈啰930大促的部分预案) 1)前置预案 大促的典型特征是时间短、流量大、玩法丰富,所以稳定性保障需要区分重点与非重点,比如在前置预案中把不必要的业务活动关掉,以及通过前置预案把缓存提前预热,提前把一些比较高频的行为降为低频...2)应急预案 在大促活动开始后,应急预案和日常常态化的预案差不多,通过降级等应急方案做保障。...在业务预案中,就需要多和业务沟通,有些技术问题可以通过业务逻辑的调整来规避,比如说临时关闭不重要的活动、降级非必要的业务逻辑等等,能帮助技术争取比较充分的时间、比较安全的环境来解决问题。...以哈啰“930大促”为例,我们的预案应用效果如下: 1)哈啰930大促0故障; 2)预案覆盖10+业务线; 3)核心业务线预案覆盖率 80%以上; 4)月度周期进行常态化演练,定期检验应急预案。
双方领导出席项目启动剪彩仪式 02 新征程:重构会员体系,促活6200万存量价值 存量增长时代,以“量”取胜的粗放型扩张已经成为了过去式,讲究以“质”为核心的精耕细作式的客户运营,全面提升客户全生命周期价值成为企业突围增长的关键...都市丽人这些年积累了庞大体量的会员,在运营过程中最棘手的问题在于难以唤醒沉睡的会员、撬动存量用户的增长潜力。...腾讯企点营销作为腾讯原厂营销云,以数据洞察、运营促活与拉新引流三大推手帮助都市丽人重构数字化会员体系。都市丽人线下拥有庞大的会员服务网络,但会员数据难以整合利用,难以洞察会员需求,营销困难重重。...选择腾讯企点营销,可以基于用户数据沉淀,制定适合的策略,结合触点管理、自动流画布及社群活动管理,设计个性化的客户旅程,加以灵活智能的自动化能力,对存量用户进行千人千面运营,定向维护和深度绑定,加速唤醒沉睡客户...产品后台系统可自主绑定各区域门店视频号,保证直播订单数据能够一一对应;利用全息洞察、用户管理、社群运营、营销自动化等产品矩阵的组合,助力都市丽人构建起高效智能的增长飞轮。
前言 在我们上篇中,用户的用户名是固定的,密码也是由框架为我们生成的,那么我们实际场景中,用户的登录信息应该是从数据库中读取的。...Spring Security中自定义用户认证的相关逻辑包含三部分,如何处理用户信息获取、如何处理用户校验、如何处理密码加密解密。...如何处理用户校验逻辑 用户的校验逻辑包括密码是否匹配和其他一些校验,比如用户是否被冻结,下面我们来模拟用户被冻结。...UserDetails接口封装了Security登录的所有信息以及提供一些校验逻辑的方法。...小结 到这里自定义Spring Security的用户认证逻辑已经讲完了,实际上就是三个接口来完成的 处理用户信息获取逻辑:UserDetailsService 处理i用户校验逻辑:UserDetails
引言 本来没想写这个题材的,为了某某童鞋能够更好的茁壮成长,临时写一篇负载均衡的。负载均衡,大家可能听过什么3层负载均衡、4层负载均衡、7层负载均衡什么的?...我本来想一层层慢慢讲,从最基础的网络协议开始讲起,想了想又觉得这种讲法不适合速成。因此我改变思路,直接讲负载均衡架构的演进,最后的成品就可以在面试中侃一侃,因为现在负载均衡基本都是这套架构!。...你的系统按照功能模块拆成两个系统:用户系统和订单系统。那么你希望 输入guduyan.com/user/的时候定位到用户系统。输入guduyan.com/order/的时候定位到订单系统。...它能撑的并发量取决于机器的内存大小,一般来说撑个几十万并发问题不大!现在基本上都是nginx+Lvs的负载均衡架构!...方案扩展到了这一步,Lvs层就没有必要再进行扩展新的节点了。这套架构已经能扛得住亿级的PV。当然,前提是你的应用没问题!另外如果资金充裕,Lvs可以替换为F5也是可行的。
腾讯最新发布的财报显示,微信月活用户突破11亿!这意味着,在中国,除了小孩儿和年龄很大的老人,几乎每个人都是微信用户,几乎人人都是网民! ?...为了满足用户需求,互联网产品背后的系统逻辑也变得越来越复杂。 在产品快速迭代更新的大背景下,产品经理需要不断地学习、不断地升级自己的知识体系才能紧跟时代的脚步,才能在激烈的时代竞争中占有一席之地。...希望读者能通过这些内容,比较全面地理解复杂产品系统的逻辑,能够掌握产品经理进阶的知识和技能,在后续产品实践中做出更好的决策。...我们同样也相信,《产品逻辑之美》中的案例和知识将有利于读者打造这样的能力。...作为一份时代产品经理的知识清单,书共分为四个部分,11个章节: 第一部分是新时代产品经理进阶需要掌握的基础知识,包括信息架构、数据分析和机器学习。 第二部分是关于用户的知识,包括用户运营和用户中心。
在使用 curl 时,可以采用 -u 加上用户名和密码,这个对应在 PowerShell 也就是不到 10 句话的事情 假定使用 curl 输入的是如下代码 curl -ulindexi:AP7doYUzM7WApXobRb7X9qgURCF...-T "E:\lindexi\doubi.exe" "https://blog.lindexi.com/artifactory/doubi.exe" 通过上面代码可以给我的存储服务上传文件 此时的 -...ulindexi:AP7doYUzM7WApXobRb7X9qgURCF 的含义就是 -u 在对应的 Http 里面就是在 Head 的 Authorization 加入信息 在 PowerShell...,同时有更好的阅读体验。...欢迎转载、使用、重新发布,但务必保留文章署名林德熙(包含链接: https://blog.lindexi.com ),不得用于商业目的,基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。
user_role_privs; --用户总的对象数量 select count(1) from user_objects; --用户总的表数量 select count(1) from user_tables...; 2.2 用户用到的表空间 --连接到业务用户 conn jingyu/jingyu --用户用到的表空间 select tablespace_name from user_tables union...赋予用户权限 grant resource, connect, dba to jingyu; 3.3 导入方案 --导入方案的选择由之前导出方案决定:exp/imp,expdp/impdp。...(expdp/impdp)命令举例(下)》 4.逻辑迁移注意事项 4.1 如果需要保证业务数据前后一致性 那么在导出开始前,需要停止源数据库业务,直到成功导入到目标数据库时,应用修改新的连接方式完毕,才可以再次启动业务...对于更复杂的逻辑迁移场景可参考: 《Oracle数据逻辑迁移综合实战篇》
如果你在运营一个2C的平台,那么你肯定关心用户流失的问题。腾讯有个产品叫信鸽Pro,它能够通过对用户往期行为的挖掘,预测用户潜在的流失(付费)行为,进而实现精准营销。...据说,腾讯自己的手游就是用这个系统做用户分析的。 信鸽Pro获取大量用户数据,提取用户特征,然后通过算法建模,评估出用户可能的行为。算法建模中最基础的一步就是对用户进行分类。...这里就介绍一种常用的分类算法 - 逻辑回归。 模型 用户数据比较复杂,这里用平面上的点举例。假设平面上有一些点,如图所示: ? 整个平面上只有两种图形,一种是三角形,另一种是圆形。...借助计算机算法,N维空间分类的问题已经很容易解决,逻辑回归就是常用的一种。 逻辑回归 逻辑回归的核心思想就是通过现有数据,对分类边界线建立回归公式,以此进行分类。...把三角形和圆形转换成付费用户和免费用户,就得到了付费用户预测模型;把三角形和圆形转换成流失用户和有效用户,就得到了流失用户预测模型。 当然,这只是个理论模型,实际应用要比这复杂的多的多。
在构造问题解决型机器人的前提之下,我们需要对用户用自然语言输入的问题进行意图判断和实体抽取。这两个功能是LUIS都可以做到的。 但如果不借助现成的工具,自己实现这两个功能,该如何做呢?...分类问题 意图识别的目的是判断用户发送给聊天机器人的语句表达了TA的何种意图(intent)。 因为是问题解决型机器人,所能够回答的问题有限,且在一个明确的范畴之内。...逻辑回归模型 今天我们在这里介绍其中的逻辑回归(Logistics Regression / LR)。它也是LUIS做意图识别时用到的模型。 逻辑回归是一种简单、高效的常用分类模型。...其中自变量x是向量,物理意义是一系列特征,在bot LU的scenario之下,这些特征值就是用户问题经过VSM转换后得出的向量。 而最终计算出的因变量y,则是一个[0,1]区间之内的实数值。...LR模型的目标函数 上述的h(x) 是我们要通过训练得出来的最终结果,但是在最开始的时候,我们是不知道其中的参数theta的,我们所有的只是若干的x和与其对应的y(训练集合)。
正因如此,两年来微信的分享生态产生了新的变化,随着微博、知乎、B站、小红书等互联网大厂相继“将微信分享方式改成H5形式”,中小App也开始纷纷效仿,采用H5页面替代小程序阅读,其中最关键的逻辑是:H5具备唤醒自家...它能够起到以下几个方面的作用:提供个性化的用户体验:深度链接可以将H5页面中的用户直接引导到App中最相关的页面或功能。这样,用户可以享受到个性化定制的体验,提高用户满意度和留存率。...同时,结合openinstall多渠道统计、裂变分享统计等功能,还能统计App拉新/促活的用户安装、注册、留存、付费、分享等多种维度数据,每次业务的展开都可以进行可视化数据的分析,指导活动内容的优化。...图片openinstall裂变分享统计还可统计微信场景中用户间的多重关系链,定位每层分享关系中的关键用户,用户只要安装App或拉起App,相关分享关系会将会自动归因传递。...只有这样才能充分引流微信庞大的用户流量,以实现跨平台拉新和促活等运营活动的最大化效果。
要实现王者荣耀这个游戏的人的匹配逻辑,上篇我们说把匹配分成三个队了,单人队列,三人队列,五人队列,然后从队列里面取人组队。...答:如果一个用户没有匹配多次还没成功,那我们肯定要提高这个用户的匹配权重,匹配权重高的优先匹配,对应的如果出现多个用户匹配多次不成功,肯定是有其他用户出现中途退出,没有确认参赛,那这个时候需要逻辑处理那些中途退赛的用户...答:关于这个,我们肯定是需要一个算法服务来判断这个用户是位于什么水平,非常高的荣耀级别肯定不能直接和低的进行匹配,如果出现这样匹配会严重影响游戏的体验,所以从逻辑实现层面要完全过滤掉这种匹配,如果人不够...这三个问题是匹配中比较核心的了,然后我们看看涉及到这三个问题,我们如何更好地来实现匹配逻辑。...最后我们贴一下这个匹配实现的逻辑图如下: 最新的更新的图地址: https://www.processon.com/view/link/5fd56b557d9c0806f72f6282
通过将内容类型不断细化,其实获得的是用户的多样化,能够通过对多样化的内容进行多样化的分发来增加对不同用户的吸引力。...可以说,内容分发平台的出现改变了原来的内容获取方式。传统逻辑下,用户获取信息的方式是从海量的信息当中寻找自己需要的信息,这个阶段造就了百度、谷歌等搜索引擎的繁荣和发展。...而随着内容的极大丰富,单单依靠用户通过搜索引擎来获取知识的方式已经无法真正给用户带来便利,如何将用户喜欢或用户真正需要的东西直接供应给用户成为未来内容配送的主要方式。...只是做到的精准化仅仅只是内容分发的开始,精准化只需要建立内容和用户一一对应的关系即可,而智能化则要求能够预测到用户喜欢什么,在用户毫无意识的情况下将内容生产出来,并精准地推送给用户。...平台数据则能够实现内容与用户的实时联通,实现内容和用户之间的精准对接,还能够让内容和用户之间的联系更加紧密。
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