数据信息视图：用户定向技术创造个性化网站体验

为什么要做用户画像? 一方面是海量信息的汇集,京东是一家大型全品类综合电商,海量商品和消费者产生了从网站前端浏览.搜索.评价.交易到网站后端支付.收货.客服等多维度全覆盖的数据体系,另一方面日益复杂的业务场景和逻辑使得信息的处理挖掘日益重要:也就是说,京东已经形成一个储量丰富.品位上乘且增量巨大的数据金矿,但是在相当长一段时间,很多业务童鞋经常面对宝山空回的局面,比如我们的数据"疯析狮"和"攻城狮"被业务童鞋反复追问,为什么我的促销活动做了这么久,力度也挺大,就是没

网络延迟指一个数据包从用户的计算机发送到网站服务器,然后再立即从网站服务器返回用户计算机的来回时间.在这个过程中包括:计算机网卡.网络设备.链路.服务器组成部分,每个部分转发数据流量都要消耗时间,所有部分消耗的时间加起来就是延迟.延迟越低,自然网络性能越好,响应速度快.比如过年抢火车票,有人家里装了100M的带宽或者使用了4G手机,就容易抢到,因为骨干网上速度都差不多,但最后到个人用户那里就因网而异,响应速度快就要比别人先抢到.所以在游戏.证券期货交易.计算中心和很多科技公司等这些地方对网络延时

之前,CPWRhttp://www.aliyun.com/zixun/aggregation/549.html">发布了一个信息视图,试图告诉我们:用户们对于高峰期的网站体验依然还是很失望. 1.有些用户认为网站性能体验不佳,因此不可接受 有90%的用户希望网站能够在高峰期表现良好,而在2009年,已经有29%的人认为网站体验不好是不可接受的,而到了2011年,则有37%. 2.用户没有得到他们想要的体验,并且他们也越来越无法忍受 有61%的用户在假日购物季的电商网站上曾经遇到过糟糕的体验

原文:UWP 应用获取各类系统.用户信息 (1) - 设备和系统的基本信息.应用包信息.用户数据账户信息和用户账户信息 应用开发中,开发者时常需要获取一些系统.用户信息用于数据统计遥测.问题反馈.用户识别等功能.本文旨在介绍在 Windows UWP 应用中获取一些常用系统.用户信息的方法.示例项目代码可参见 Github: https://github.com/validvoid/UWP-SystemInfoCollector 由于涉及内容较多,故本文会分为多篇展开.本篇介绍获取设备和系统的基

移动定向营销是一款基于规则引擎面向移动应用做流量精准运营的数据服务,能帮助使用者灵活划分用户群体.细分用户流量. 移动定向营销原理 它是一种定向的.人为可控的.可解释的,并且不完全依赖于用户历史行为.不受投放内容约束.面向用户的个性化服务方式. 通过精准定向用户群体,对不同用户群体提供针对性服务,帮助使用者更加灵活及高效的做生意.做品牌,尤其适用于对不同用户有不同运营能力的个体或企业开发者. 数加的移动定向营销拥有以下优点: 无需担心数据基础,定向营销服务提供数据采集SDK,从零开始做精准投放:

用技术推荐个性化阅读利用自开发"信息基因"技术,简网找到了应用出口:无人运营的垂直主题微博,与个性化阅读应用指阅.文 | 沈凌莉简网目前开发的产品都基于他们的"信息基因技术",一是用于微博上近十万主题微博,无须人工运营,机器自动筛选和发布.另外,开发了个性化杂志订阅应用"指阅".其第三款产品将加入使用者个人的推荐意见,形成基于阅读兴趣的社交组织平台. 为何想到这个模式?2006 年底,32 岁的丁钧从微软顾问咨询部部门总监职位 上离职,2007

全球智能移动营销平台AdTiming继2016年4月,在GMIC 2017上与全球近500家展商和3,000多位行业领袖共同探讨数据与新技术驱动下的数字营销生态及未来趋势之后,又一次宣布同业内媒体分享了AdTiming智能数据营销平台两年来在市场上做出的成绩,而这些都得益于其切实的把握云+互联时代商机,利用自主知识产权大数据智能平台帮助了200多个国家的用户创造了营销价值. 两年覆盖200多个国家 AdTiming是谁? DSP和RTB被验证是广告投放的趋势,且飞速增长,广告投放将从按媒介购买转

作为当下最时髦的概念,O2O通过整合线下.线上资源,利用二维码.支付.地图等新技术工具,为用户提供更便捷.个性化的体验和服务,实现双向的价值交换和资源打通.一家山西太原本地的连锁便利店,又是如何实现O2O的华丽转身呢?11月18日,京东(JD.COM)与太原唐久便利店正式上线了一个O2O项目,通过各自的优势资源互补,和资源深度整合,重新定义了一类O2O服务的规则和模式,实现了线上.线下的双赢和持续的生意形态.用合作双方的话来讲,"O2O让唐久便利店成为了'不下楼的大卖场'",也让京东完

作者经过研发多个大数据产品,将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来,希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路,让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构. 很多人都看过不同类型的书,也接触过很多有关大数据方面的文章,但都是很零散不成系统,对自己也没有起到多大的作用,所以作者第一时间,带大家从整体体系思路上,了解大数据产品设计架构和技术策略. 大数据产品,从系统性和体系思路上来做,主要分为五步: 针对前端不同渠道进行数据埋点,然后根据不同渠道的采集多维数据,也就是做大数据的第一步,没有全量