億級在線實時動態(tài)規(guī)則運營系統(tǒng)（V2架構）

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1 項目背景

傳統(tǒng)的“精準營銷平臺”由營銷人員基于畫像標簽數(shù)據(jù)去圈選人群，進行營銷推送，存在不足；

這種傳統(tǒng)手段，往往無法抓住那些 “轉瞬即逝的營銷機會”；

如：一個促銷熱愛型用戶，正在瀏覽包包時，及時推送出正在做促銷活動的包包信息，是最有效的；

如：一個價格敏感型用戶，正在猶豫不決反復查看他購物車中的某目標商品時，適時推送優(yōu)惠券，是最有效的；

這些場景，顯然無法通過營銷人員通過人工手段去發(fā)現(xiàn)，需要用軟件系統(tǒng)自動、實時監(jiān)控用戶的行為，并實時做出判斷，并進而驅動營銷推送系統(tǒng) 推送相關營銷內(nèi)容；

總之，在應對這一類的需求時，以前的傳統(tǒng)的“精準營銷平臺”顯得力不從心；

因而，擅長用鍵鼠改變世界的攻城獅們，決定為公司的推廣、運營部門開發(fā)一個應對上述場景的自動化、實時、規(guī)則動態(tài)可變的營銷利器 —— 《實時智能運營系統(tǒng)》

2 需求分析

2.1 營銷規(guī)則舉例

搜索興趣詞包含“商務休閑”的用戶，如果瀏覽包含“商務休閑”的商品頁面，則觸發(fā)一個優(yōu)惠券推送消息；

活躍度等級為C的用戶，且在規(guī)則發(fā)布前的3天內(nèi)，發(fā)生過 “搜索雀巢” AND “加購” ，當他再次上線時，觸發(fā)一個我定制的app彈窗消息；

活躍度等級為C的用戶，規(guī)則發(fā)布前2天內(nèi)，發(fā)生過A事件3次以上，規(guī)則上線后發(fā)生了B事件，且之后間隔1天再次發(fā)生B事件，則觸發(fā)；

規(guī)則運行時，檢測到用戶發(fā)生了下單事件，而在隨后的15分鐘內(nèi)沒有支付，則觸發(fā)；

規(guī)則運行時，一個用戶如果搜索的關鍵詞符合某正則表達式，則觸發(fā)；

寶媽用戶，在2022-08-07開始，做過A行為3+次，做過（B行為，E行為）序列2+次，則觸發(fā)；

2.2 規(guī)則營銷需求的宏觀抽象

營銷規(guī)則有多樣化的靈活的定義；

營銷規(guī)則通常針對滿足某畫像的人群，也有可能沒有針對性

營銷規(guī)則通常都有有效期（也有可能是無限期的）

營銷規(guī)則根據(jù)需求的變化，需要能夠方便地進行在線管理，如新增、停用、修改

2.3 營銷規(guī)則受眾條件的邏輯要素抽象分析

各類營銷規(guī)則，基本上都是對用戶的畫像和用戶的行為進行判斷

判斷用戶行為的條件，是有時間窗口約束的，而所涉及的時間跨度可能有：

只包含上線之前

只包含上線之后

橫跨上線前到上線后

流程圖 (1).jpg

行為判斷的條件中，抽象出來的判斷要素主要有

事件類型及屬性是否滿足規(guī)則（如搜索事件且搜索詞是否滿足正則、是否包含指定關鍵字等）

事件序列是否滿足規(guī)則（是否依次發(fā)生過A-C-E序列）

事件或事件序列的發(fā)生次數(shù)是否滿足（如X事件是否發(fā)生了N次）

事件的屬性統(tǒng)計值是否滿足（如X事件中的sum(屬性amt) > 100 ，事件X的行為總時長>20）

事件與事件之間的對比關系，如時間間隔（如：A-B事件的間隔>N）、屬性值（統(tǒng)計）對比

最后，就是上述各類條件的邏輯組合：? 與 、或 、 非、? 大于、 小于、 等于……

條件1：? ?A發(fā)生次數(shù) >3

條件2 ：? A事件的max(amt)? - A事件的min(amt） > 200

條件3 ：? ?A - B間隔> 5min

最終規(guī)則：? ?條件1? 與? （條件2? 或? 條件3）

思考：

A事件中pageid="p05" 的次數(shù)? >? ?A事件中pageid="p10"的次數(shù) ，是否包含在上述要素中？

A事件中，MAX(屬性amt) >? 2* MIN(屬性amt) ， 是否包含在上述要素模型中？ 各次A事件? 中? ?amt 屬性的 最大的前3個值? ，的平均值? >10 ？

3 系統(tǒng)概要設計

3.1 受眾條件運算的實現(xiàn)邏輯初步設計

3.1.1 畫像條件的邏輯分析

這個好說，就是一個查詢畫像標簽庫進行判斷的動作

3.1.2 行為判斷的邏輯分析

1）行為判斷：行為事件的類型及屬性的判斷

判斷用戶的某個行為事件，是否是規(guī)則條件中要求的事件

簡單的，可能就是

event_id = "X"??

?AND

properties["p1"] =/>/!=/< "v1"

稍微復雜的 ，可能就是

?event_id = "X"??

? AND?

?properties["p1"]? 包含 "kw1"

再復雜點的，可能就是

event_id = "X"??

?AND?

properties["p1"]? + properties["p2"] > 100? ?

?AND

properties["p3"] 滿足 正則表達式

2）行為序列的判斷

判斷用戶的一系列行為事件中，是否滿足規(guī)則條件所要求的依次發(fā)生的序列，比如A? ?B? ?E

行為序列判斷，是上述 “行為判斷” 的衍生

本質(zhì)上，就是在 判斷事件 的基礎上，加上時間先后的序列關系

這個邏輯，可以用 正則匹配進行計算（全窗口運算）； 也可以用滾動聚合的方式計算；

3）事件（序列）發(fā)生次數(shù)的判斷

判斷要求的事件或事件序列，發(fā)生了多少次

是上述 “行為判斷”、“行為序列判斷” 的衍生

本質(zhì)上，就是在 判斷事件（或序列）的基礎上，進行次數(shù)累計