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O2O智能push的实践之旅

分享时间: 2016年12月9日 - 12日

分会场: 设计匠艺/流程再造

案例讲师

樊聪

美团·大众点评 技术总监

美团·大众点评技术总监,目前负责到店综合事业部的数据仓库、挖掘和应用产品,曾就职于百度,微软。

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案例简述

 

本案例分享美团·大众点评如何运用大数据技术和机器学习和用户画像的挖掘,结合用户场景給平台和商家做精准营销,给用户个性化的推送服务体验。从技术方案和架构的演化介绍其中的实践经验。

 

案例目标

 

需要通过大数据和机器学习,进行精准的O2O场景化push,给用户个性化、定制化的推送服务。

 

成功(或教训)要点

 

1. O2O用户画像、LBS、场景信息建设
2. 双平台千万级push服务建设
3. 机器学习在其中的运用

 

案例ROI分析

 

通过进行场景化push,CTR提升超过50%,意向DAU提升30%

 

案例启示

 

1. 数据应用和场景结合
2. 好的架构是演化出来而不是设计出来
3. 如何用好用户画像

 

案例在团队中的意义

 

行业内还没有看到类似系统和解决方案