
架構(gòu)底層是明細(xì)數(shù)據(jù),包括用戶產(chǎn)生的各種日志數(shù)據(jù)、用戶交易數(shù)據(jù)和其他相關(guān)數(shù)據(jù),在用戶數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,我們進(jìn)行了用戶行為的建模,包括用戶屬性的識(shí)別、用戶興趣模型、用戶關(guān)系模型、用戶生命周期、用戶信用模型等等;在用戶建模之上,我們抽象出用戶畫像,作為底層數(shù)據(jù)供應(yīng)給各營銷系統(tǒng)。
所以這個(gè)架構(gòu)解決的不僅是京東郵件精準(zhǔn)營銷的問題,一起解決了所有主動(dòng)推送的,例如:短信、APP PUSH、站內(nèi)信等的精準(zhǔn)營銷問題。
在京東的郵件系統(tǒng)還沒有引入大數(shù)據(jù)之前,只是每周發(fā)兩次全站用戶的郵件,或者有一些簡(jiǎn)單的基于用戶級(jí)別的劃分,當(dāng)時(shí)負(fù)責(zé)郵件營銷的小新很是苦惱,因?yàn)樗泻芏噜]件創(chuàng)意無法實(shí)現(xiàn)。有了大數(shù)據(jù)的參與,我們把大數(shù)據(jù)建模出的用戶畫像抽象成篩選條件放到郵件系統(tǒng),這樣,任何郵件運(yùn)營人員都可以很方面的篩選出精準(zhǔn)的目標(biāo)用戶,郵件內(nèi)容的設(shè)置上也更多樣化,更重要的是用戶體驗(yàn)得到了極大提升。在基于大數(shù)據(jù)做了很多場(chǎng)景的自動(dòng)觸發(fā)郵件策略之后,京東的郵件也開始變得智能起來。
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