日订单超1000万,美团外卖是如何设计广告推送系统的?
来源:互联网 发布:2015nba总决赛数据 编辑:程序博客网 时间:2024/09/21 08:55
用户需求。团购的出发点是追求性价比,价格会便宜一些。而外卖,前期商家用第一单免费的方式吸引用户,后期在解决一部分用户刚需的同时更加方便快捷,所以用户的消费频次较高。
支付方式。两个都是线上支付,外卖业务平台也会有一部分,但流量不是很多。
就餐地点。就餐形式上团购需要到店消费,而外卖是需要把物品送到消费者手中,背后需要配送团队的支撑。
消费频率。两者差异比较大,团购消费时间集中在月底,而外卖的重度用户,一周点单可达到十次以上。
移动化。美团绝大部分订餐都是在移动端进行,日志采集相比 PC 端复杂很多。
场景化。用户订餐时间相对集中,系统高峰在早餐、晚餐、夜宵等时段,流量是其他时间的 N 倍。
本地化。传统业务的供给范围是整个互联网,团购面向的是城市粒度,而外卖面向的是商圈粒度。这些会在技术实现方案上体现差异化。
帮助外卖店铺获得更多的订单量、拉来新用户并留存用户
让外卖用户有更多机会尝试新店,获得更多优惠
外卖平台可进行流量变现
中小广告主。O2O 广告服务对象更多的是中小广告主。
行业信息化程度。服务对象相对信息化程度比较低,对互联网及商业变现接触较少,这对业务提出较高的挑战。
形式更加原生。广告前期采取较为简单直接的方案,以天为时间单位、针对配送区域、按固定的价格来售卖,可见即可得,广告主更容易接受。
强地域限制。这由业务性质决定,相比传统广告,O2O 广告主地域性特别强。
全链条数据。因交易类型产品所独具的特性,从浏览、点击、到成单形成全链条数据。
交易类&信息类。这两类产品存在很多不同点,变现方式也存在差异。
市场教育:通过对广告主的访谈,了解真正的需求。通过线下地推,把广告的意图,告知到商家。
广告主拉新、促活:通过给用户发红包的形态,促使 C 端在 B 端使用,广告主第一单投放可以打些折扣等方式。
精细化运营:从广告产品来看涉及多个城市,多个商圈,可做一套精细化运营的系统,助力运营或帮助地推做精细化运营。
广告的变现模式:由简单向复杂逐步衍化,从按天逐渐过渡到点击售卖,逐渐影响广告主的认知。
功能“傻瓜”化:功能方面尽量智能化和傻瓜化,如广告主并不知道出多少价格合适,变现系统的职责就是预估在当前情况下,收获多少订单、用户等。
广告区划分。广告主在广告区投放广告,最直接的影响是假设商家一天只能接 100 单,但广告效应导致一下爆单,会严重影响商家和用户的体验。
广告区定价。广告区域划分之后,流量、用户等都需要预估,通过算法模型实现动态定价。
各模块异步化:可达到立即执行的目的。
优化核心算法:对线上、线下的核心计算逻辑进行优化。系统可以做线下预计算,如分词,挖掘算法等,提升线上效率。
跨端同步。在数据跨端同步的过程中,通过 MQ 来解耦,进行失败重试、幂等操作。
超播。遇高点击率,超播会比较严重,这时需要引入 Pacing 机制。
监控。针对数据流做灾备和全量机制。跨端做数据监控,出现问题及时警告。
流量异常。因为一些爬虫原因,会对系统运行造成影响,不处理会导致服务不可用,这里会做反爬虫机制。
流量突增。针对流量突增,线下做全链路的压测,监控。线上针对不同渠道做流量流控,针对不同流量做降级措施。同时,线上针对一些不是很重要的模块进行降级操作。
技术组件。基础组件部分,会针对存储做一些跨机房解决方案,还有全公司使用统一中间件。应用服务部分,要有一些服务治理组件,当 Web 混合比较多时,需要做超时设置,并且针对 Web 服务做一些降级方案。
保证返购率。以用户体验为限制,在 1% 的情况下尽可能提升平台的收入,提升广告主的体验。
提升广告主体验。从效果和功能角度提升商业产品体验,做到”品效合一”,质&量,PV&ROI 等效果。
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