转转C2B业务从零搭建精细化运营平台

• 一、背景

• 1.1 什么是精细化运营？

• 1.2 为什么要做?

• 二、C2B视角下的精细化运营

• 2.1 模块划分

• 三、系统设计

• 3.1 任务

• 3.2计划

• 3.3 遇到的难点

• 四、总结

一、背景

1.1 什么是精细化运营？

• 用户画像：注重用户细分，深入分析用户，从用户行为、设备、渠道等维度分析用户，获得尽可能完整的用户图像。
• 精准投放：有效利用流量，不同于以往的粗放管理，更注重准确性，更注重用户保留和转化，充分挖掘现有流量的价值。
• 数据价值最大化：从多元化的数据分析角度，注重数据价值的最大化。

1.2 为什么要做?

在过去，为了提升用户从估价到下单各个阶段的转化率，业务会经常性地做一些活动投放或者用户召回等运营活动。这些活动往往都是粗投，没有细分用户群体。一是导致最终的转化率并不理想，二是不便于对不同群体的用户进行差异化的运营。

因此，希望搭建一个平台，能够根据各个阶段数据的变化，不断调整运营策略，使 ROI 最大化。

二、C2B视角下的精细化运营

C2B长期运营以来，已经有较细致的数据支撑，但如何利用这部分数据，来帮助我们的业务更好地发展，是我们想要去实现精细化运营平台的初衷。

不同的数据指标如何联动？如何用这些数据帮助我们做出决策？通过分析细化数据后，如何能够帮助我们召回更多的用户？

以用户下单后取消的数据举例：

• 用户表示价格太低：我们是否可以给这部分用户主动发放加价券，通过价格刺激再次下单？
• 用户表示备份清除麻烦：我们主动推送给用户一些清除的教程或者视频。
• 用户表示不信任平台：我们可以1v1外呼，通过客服来向用户介绍并引导，赢得用户信任。

2.1 模块划分

1. 用户划分: 通过不同的渠道/方式，尽可能的划分用户具体

• 标签画像:依赖大数据配合来获取用户画像，做到千人千面

• 估价未下单原因

• 下单后取消原因

• 质检后退回原因

• .....

• 收集反馈:通过一些渠道，收集用户的反馈信息
• 显性数据：满意度问卷调查、订单评价体系
• 隐性数据：客服反馈用户进线问题、IM咨询、NPS贬低回访
• 热点事件：已知的一些热点事件
• 新机发布
• 6.18&双11
• 线索收集:其它业务渠道的用户行为
• B2C购机、浏览等
2. 转化手段: 能够刺激用户转化的，并能搭载在触达方式里的手段
• 加价券、红包
• 1v1客服
• 数据清除教程
• ……
3. 触达方式: 搭载着转化手段，能够精准触达至目标用户
• push、短信
• 运营位
• 外呼、私域
• ……

三、系统设计

以任务为基础元素，通过创建计划驱动任务的执行。

3.1 任务

其实就是上文提到的触达方式，目前支持的触达方式有

• 运营类：弹窗、中通、挂件
• 推送类：push、短信
• 外呼类：私域外呼

运营通过后台创建任务，并配置任务所需的素材：如跳转链接、图片等。

3.2 计划

任务创建以后，并不能被真正的使用到，需要创建计划来驱动任务的执行，计划包含以下功能：

• 时间配置：计划的开始以及结束时间
• 受众的用户：全量用户或者定向的用户群体
• 灰度：是否AB，AB实验id，AB实验组对应的任务
• 任务：具体通过哪种任务触达

对应上文：

• 通过用户画像平台、或者一些产品线索收集用户(B2C购机等)，从而获得特定用户群体。
• 通过任务的方式来搭载我们的触达方式。
• 不同的触发方式里内嵌我们的转化手段。例如：运营位对特定群体用户发放高额加价券。

我们最终打造了一套以阿拉丁(C2B营销系统)为基础，精细化运营平台为桥梁的精细化运营能力。

3.3 遇到的难点

设计时，我们使用了Redis存储运营上传的用户数据，计划开始前完成对已上传用户文件解析储存，在任务结束时删除计划对应的用户群体。

zset缓存下用户数据后，当数据量过多时，会存在大key问题，导致在一些push场景，遍历用户数据时，会存在耗时较高的情况。

解决方案：通过用户token/uid 对key进行分片，将用户数据分散在N个Redis key中，避免单个key过大。

    //获取分片索引
    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);
    }

    //遍历分片进行推送
    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 当前分片已无可执行的数据 planId={} index={}", planInfoDto.getPlanId(), i);
                        break;
                    }
                    if (apolloConfigService.getJobProcessSwitch()) {
                        log.info("开关关闭，终止....... {}", 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 当前页结束 planId={} jobId={} num={}", planInfoDto.getPlanId(), jobInfoDto.getJobId(), pageNum);
                    pageNum++;
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            log.info("runSingleJob error, e=", e);
        }
    }

四、总结

本文介绍了转转C2B业务下精细化运营平台的搭建。在系统上线以来，在用户召回转化上有了一定的成效。在未来，会继续丰富系统的功能：更多的触达方式、更多的转化手段。也会持续探索系统开放性，让更多的业务可以接入使用。

关于作者

多斯，转转C2B业务研发工程师