一、背景

1.1 什么是精細(xì)化運(yùn)營(yíng)？

• 用戶(hù)畫(huà)像：注重用戶(hù)細(xì)分，深入分析用戶(hù)，從用戶(hù)行為、設(shè)備、渠道等維度分析用戶(hù)，獲得盡可能完整的用戶(hù)圖像。
• 精準(zhǔn)投放：有效利用流量，不同于以往的粗放管理，更注重準(zhǔn)確性，更注重用戶(hù)保留和轉(zhuǎn)化，充分挖掘現(xiàn)有流量的價(jià)值。
• 數(shù)據(jù)價(jià)值最大化：從多元化的數(shù)據(jù)分析角度，注重?cái)?shù)據(jù)價(jià)值的最大化。

1.2 為什么要做?

在過(guò)去，為了提升用戶(hù)從估價(jià)到下單各個(gè)階段的轉(zhuǎn)化率，業(yè)務(wù)會(huì)經(jīng)常性地做一些活動(dòng)投放或者用戶(hù)召回等運(yùn)營(yíng)活動(dòng)。這些活動(dòng)往往都是粗投，沒(méi)有細(xì)分用戶(hù)群體。一是導(dǎo)致最終的轉(zhuǎn)化率并不理想，二是不便于對(duì)不同群體的用戶(hù)進(jìn)行差異化的運(yùn)營(yíng)。

因此，希望搭建一個(gè)平臺(tái)，能夠根據(jù)各個(gè)階段數(shù)據(jù)的變化，不斷調(diào)整運(yùn)營(yíng)策略，使 ROI 最大化。

二、C2B視角下的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)

C2B長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)以來(lái)，已經(jīng)有較細(xì)致的數(shù)據(jù)支撐，但如何利用這部分?jǐn)?shù)據(jù)，來(lái)幫助我們的業(yè)務(wù)更好地發(fā)展，是我們想要去實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)平臺(tái)的初衷。

不同的數(shù)據(jù)指標(biāo)如何聯(lián)動(dòng)？如何用這些數(shù)據(jù)幫助我們做出決策？通過(guò)分析細(xì)化數(shù)據(jù)后，如何能夠幫助我們召回更多的用戶(hù)？

以用戶(hù)下單后取消的數(shù)據(jù)舉例：

• 用戶(hù)表示價(jià)格太低：我們是否可以給這部分用戶(hù)主動(dòng)發(fā)放加價(jià)券，通過(guò)價(jià)格刺激再次下單？
• 用戶(hù)表示備份清除麻煩：我們主動(dòng)推送給用戶(hù)一些清除的教程或者視頻。
• 用戶(hù)表示不信任平臺(tái)：我們可以1v1外呼，通過(guò)客服來(lái)向用戶(hù)介紹并引導(dǎo)，贏得用戶(hù)信任。

C2B精細(xì)化運(yùn)營(yíng)體系

2.1 模塊劃分

1. 用戶(hù)劃分: 通過(guò)不同的渠道/方式，盡可能的劃分用戶(hù)具體

標(biāo)簽畫(huà)像:依賴(lài)大數(shù)據(jù)配合來(lái)獲取用戶(hù)畫(huà)像，做到千人千面

• 估價(jià)未下單原因
• 下單后取消原因
• 質(zhì)檢后退回原因
• .....

收集反饋:通過(guò)一些渠道，收集用戶(hù)的反饋信息

• 顯性數(shù)據(jù)：滿(mǎn)意度問(wèn)卷調(diào)查、訂單評(píng)價(jià)體系

• 隱性數(shù)據(jù)：客服反饋用戶(hù)進(jìn)線問(wèn)題、IM咨詢(xún)、NPS貶低回訪

熱點(diǎn)事件：已知的一些熱點(diǎn)事件

• 新機(jī)發(fā)布

• 6.18&雙11

線索收集:其它業(yè)務(wù)渠道的用戶(hù)行為

• B2C購(gòu)機(jī)、瀏覽等

2. 轉(zhuǎn)化手段: 能夠刺激用戶(hù)轉(zhuǎn)化的，并能搭載在觸達(dá)方式里的手段

• 加價(jià)券、紅包

• 1v1客服

• 數(shù)據(jù)清除教程

• ……

3. 觸達(dá)方式: 搭載著轉(zhuǎn)化手段，能夠精準(zhǔn)觸達(dá)至目標(biāo)用戶(hù)

• push、短信

• 運(yùn)營(yíng)位

• 外呼、私域

• ……

三、系統(tǒng)設(shè)計(jì)

以任務(wù)為基礎(chǔ)元素，通過(guò)創(chuàng)建計(jì)劃驅(qū)動(dòng)任務(wù)的執(zhí)行。

3.1 任務(wù)

其實(shí)就是上文提到的觸達(dá)方式，目前支持的觸達(dá)方式有

• 運(yùn)營(yíng)類(lèi)：彈窗、中通、掛件
• 推送類(lèi)：push、短信
• 外呼類(lèi)：私域外呼

運(yùn)營(yíng)通過(guò)后臺(tái)創(chuàng)建任務(wù)，并配置任務(wù)所需的素材：如跳轉(zhuǎn)鏈接、圖片等。

任務(wù)

3.2 計(jì)劃

任務(wù)創(chuàng)建以后，并不能被真正的使用到，需要?jiǎng)?chuàng)建計(jì)劃來(lái)驅(qū)動(dòng)任務(wù)的執(zhí)行，計(jì)劃包含以下功能：

• 時(shí)間配置：計(jì)劃的開(kāi)始以及結(jié)束時(shí)間
• 受眾的用戶(hù)：全量用戶(hù)或者定向的用戶(hù)群體
• 灰度：是否AB，AB實(shí)驗(yàn)id，AB實(shí)驗(yàn)組對(duì)應(yīng)的任務(wù)
• 任務(wù)：具體通過(guò)哪種任務(wù)觸達(dá)

計(jì)劃

計(jì)劃和任務(wù)關(guān)系

創(chuàng)建計(jì)劃流程

對(duì)應(yīng)上文：

• 通過(guò)用戶(hù)畫(huà)像平臺(tái)、或者一些產(chǎn)品線索收集用戶(hù)(B2C購(gòu)機(jī)等)，從而獲得特定用戶(hù)群體。
• 通過(guò)任務(wù)的方式來(lái)搭載我們的觸達(dá)方式。
• 不同的觸發(fā)方式里內(nèi)嵌我們的轉(zhuǎn)化手段。例如：運(yùn)營(yíng)位對(duì)特定群體用戶(hù)發(fā)放高額加價(jià)券。

我們最終打造了一套以阿拉丁(C2B營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng))為基礎(chǔ)，精細(xì)化運(yùn)營(yíng)平臺(tái)為橋梁的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)能力。

精細(xì)化運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)

3.3 遇到的難點(diǎn)

設(shè)計(jì)時(shí)，我們使用了Redis存儲(chǔ)運(yùn)營(yíng)上傳的用戶(hù)數(shù)據(jù)，計(jì)劃開(kāi)始前完成對(duì)已上傳用戶(hù)文件解析儲(chǔ)存，在任務(wù)結(jié)束時(shí)刪除計(jì)劃對(duì)應(yīng)的用戶(hù)群體。

zset緩存下用戶(hù)數(shù)據(jù)后，當(dāng)數(shù)據(jù)量過(guò)多時(shí)，會(huì)存在大key問(wèn)題，導(dǎo)致在一些push場(chǎng)景，遍歷用戶(hù)數(shù)據(jù)時(shí)，會(huì)存在耗時(shí)較高的情況。

解決方案：通過(guò)用戶(hù)token/uid 對(duì)key進(jìn)行分片，將用戶(hù)數(shù)據(jù)分散在N個(gè)Redis key中，避免單個(gè)key過(guò)大。

分片方式

//獲取分片索引
    private String getClusterKey(String key, String member) {
        int hash = Hashing.murmur3_32().hashString(member, Charsets.UTF_8).asInt();
        hash = Math.abs(hash);
        final int clusterIndex = (hash & (CommonConstant.CLUSTER_COUNT - 1)) + 1;
        return getClusterKey(key, clusterIndex);
    }

//遍歷分片進(jìn)行推送
    private void runSingleJob(JobInfoDto jobInfoDto, PlanInfoDto planInfoDto) {
        try {
            PlanUserDataCondition condition = new PlanUserDataCondition();
            condition.setPageCount(100);
            condition.setPlanId(planInfoDto.getPlanId());
            for (int i = IntelligentOperateDataCacheService.MIN_CLUSTER_INDEX; i <= IntelligentOperateDataCacheService.MAX_CLUSTER_INDEX; i++) {
                condition.setClusterIndex(i);
                int pageNum = 1;
                while (true) {
                    condition.setPageNum(pageNum);
                    List<Long> uidList = intelligentOperateDataCacheService.listPlanUidByCondition(condition, "IntelligentOperatePushTask");
                    if (CollectionUtils.isEmpty(uidList)) {
                        log.info("BeginSendMessageUserProfilePrivateHandler 當(dāng)前分片已無(wú)可執(zhí)行的數(shù)據(jù) planId={} index={}", planInfoDto.getPlanId(), i);
                        break;
                    }
                    if (apolloConfigService.getJobProcessSwitch()) {
                        log.info("開(kāi)關(guān)關(guān)閉，終止....... {}", planInfoDto.getPlanId());
                        break;
                    }
                    CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(uidList.size());
                    for (Long uid : uidList) {
                        ThreadUtil.execute(() -> send(uid, planInfoDto, jobInfoDto, countDownLatch));
                    }
                    countDownLatch.await();
                    log.info("BeginSendMessageUserProfilePrivateHandler 當(dāng)前頁(yè)結(jié)束 planId={} jobId={} num={}", planInfoDto.getPlanId(), jobInfoDto.getJobId(), pageNum);
                    pageNum++;
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            log.info("runSingleJob error, e=", e);
        }
    }

四、總結(jié)

本文介紹了轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)C2B業(yè)務(wù)下精細(xì)化運(yùn)營(yíng)平臺(tái)的搭建。在系統(tǒng)上線以來(lái)，在用戶(hù)召回轉(zhuǎn)化上有了一定的成效。在未來(lái)，會(huì)繼續(xù)豐富系統(tǒng)的功能：更多的觸達(dá)方式、更多的轉(zhuǎn)化手段。也會(huì)持續(xù)探索系統(tǒng)開(kāi)放性，讓更多的業(yè)務(wù)可以接入使用。

關(guān)于作者

多斯，轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)C2B業(yè)務(wù)研發(fā)工程師