在<vivo 营销自动化技术解密 |开篇>中,我们从整体上介绍了vivo营销自动化平台的业务架构.核心业务模块功能.系统架构和几大核心技术设计. 本次带来的是系列文章的第2篇,本文详细解析设计模式和相关应用如何帮助营销自动化业务提升系统扩展性,以及实践过程中的思考和总结. 一.引言 营销业务本身极具复杂多变性,特别是伴随着数字化营销蓬勃发展的趋势,在市场的不同时期.公司发展的不同阶段.面向不同的用户群体以及持续效果波动迭代,都会产生不同的营销策略决策. 当面对随时变化的业务场景时,系统的扩展性

本文是<vivo营销自动化技术解密>的第3篇文章,分析了营销自动化业务背景和状态机引入原因.状态机的三种基本实现方式,同时介绍了几种业界流行的开源状态机框架实现和特点,以及在项目开发过程中的实践和总结.

作者:vivo 互联网服务器团队- Cheng Wangrong 本文是<vivo营销自动化技术解密>的第4篇文章,分析了在营销自动化业务引入工作流技术的背景和工作流引擎的介绍,同时介绍了几种业界流行的开源工作流引擎特点,以及在项目自研开发过程中的设计思路和总结思考. <vivo营销自动化技术解密>系列文章: vivo营销自动化技术解密|开篇 设计模式如何提升 vivo 营销自动化业务扩展性 | 引擎篇01 状态机引擎在vivo营销自动化中的深度实践 | 引擎篇02 一.业务背景

作者:vivo 互联网服务器团队 本文是<vivo营销自动化技术解密>的第5篇文章,重点分析介绍在营销自动化业务中实时营销场景的背景价值.实时营销引擎架构以及项目开发过程中如何利用动态队列做好业务流量隔离,动态发布,使用规则引擎来提升营销规则的配置效率等几种关键技术设计实践. <vivo营销自动化技术解密>系列文章: vivo营销自动化技术解密|开篇 设计模式如何提升 vivo 营销自动化业务扩展性 | 引擎篇01 状态机引擎在vivo营销自动化中的深度实践 | 引擎篇02 工作流

一.营销自动化概览 1.1. 什么是营销自动化 营销自动化是指专门为营销部门或组织设计的软件平台和技术,可以更有效地在线进行多渠道营销并使重复性任务自动化.营销部门和销售人员通过制定任务和流程的操作标准,然后由IT系统进行解释.存储和执行,从而提高效率并减少人为错误. 营销自动化平台的用途是通过用自动化解决方案取代高接触.重复的手动流程来简化销售和营销组织. 营销自动化平台是营销人员用来规划.协调.管理和衡量所有在线和离线营销活动的仪表板.它通常与用户生命周期营销策略一起使用,以密切管理和培育生

增加与战略性自动化营销系统的互动 Sitecore营销自动化基于DMS中的Sitecore个性化功能.营销自动化系统使用诸如位置,设备和先前访问或购买之类的客户数据来影响用户沿着购买路径的旅程.这些系统的设置是为了根据您的营销目标组织和完成任务,从而努力完成个性化工作. Sitecore可以使用历史和实时用户数据,以及预先确定的个性化功能.它将根据用户与您网站的互动方式,网站的位置,使用的设备或之前访问过的内容,提供有针对性的内容.这也可以应用于您的其他集成渠道,发送个性化电子邮件或推文. 为什

小编在朋友圈看到的人工智能讨论越来越多,越来越多的上班族惶恐不安,担心自己的饭碗不保将被人工智能所取代,这说明智能化.自动化正成为各行业的趋势,营销也概莫能外.营销的自动化意味着将大大节省从业人员的精力和时间,达到高效省时.降低成本之目的.具体到邮件营销领域,国内外众多优秀品牌正在想法改进平台,做到自动化,其中以U-Mail邮件营销平台开发的“触发器”功能最丰富.最细致详尽,能够淋漓尽致的体现“自动化”涵义. U-Mail的“触发器”功能逻辑上是这样: 一.客户产生行为,如浏览邮件.点击超链接,

加速IE浏览器自动化执行效率:Selenium自动化中DOM,XPATH,CSS定位Web页面对象的优劣性分析 1.技术背景       在Web应用中,用户通过键盘在输入框中输入值和鼠标点击按钮,链接等.比如在用户名输入框和密码输入框输入正确的用户名和密码,然后点击登录按钮进行登录.在Selenium自动化中,Selenium提供多种API来对HTML元素进行操作,对于每个HTML元素,需要一个可以标识它的标识符,在Selenium中称之为定位器,Selenium支持多种不同类型的定位器,有标

Selenium 获取 JavaScript 返回值非常简单,只需要在 js 脚本中将需要返回的数据 return 就可以,然后通过方法返回 js 的执行结果,方法源码如下所示: /** * Get Object of return from js * * @author Aaron.ffp * @version V1.0.0: autoSeleniumDemo main.aaron.sele.core SeleniumCore.java execJSR, 2015-8-9 1:39:17 Ex

在自动化脚本编写过程中,操作元素之前,需要对元素进行高亮显示(通过修改元素的边框样式),同时进行截图,以记录操作的元素对象.在实际应用中较为少见,通常用于演示,或者发生错误时的屏幕截图捕捉,用于错误报告分析. 直接上码了...... /** * * @function height light the element * * @author Aaron.ffp * @version V1.0.0: autoUISelenium main.java.aaron.sele.core Selenium

通过 JS 或 JQuery 获取到元素后,通过 offsetLeft.offsetTop.offsetWidth.offsetHeight 即可获得元素的位置和大小,非常的简单,直接上源码了,敬请参阅! /** * Get element position by jquery, and return integer Array [left distance, top distance, width distance, height distance] * * @author Aaron.ffp

日常的 Web UI 自动化测试过程中,get 或 navigate 到指定的页面后,若想截图的元素或者指定区域范围不在浏览器的显示区域内,则通过截屏则无法获取相应的信息,反而浪费了无畏的图片服务器资源,当然,最重要的还是未能达到自己的预期,是不是很内伤啊.此时,我们就不得不像正常用户操作一样,通过滚动页面至相应的区域,那么该如何滚动呢,此文就此给出答案. 此文实现的页面滚动,是通过 js 操作实现的,敬请各位小主参阅.若有不足之处,敬请大神指正,非常感谢! 直接上码了...... /** *

前几篇文章中简略概述了,如何获取.设置浏览器窗口大小,那么我们该如何获取浏览器显示区域的大小呢?此文讲对此进行简略概述,敬请各位小主参阅.若有不足之处,敬请各位大神指正,不胜感激! 获取浏览器显示区域的方法,我目前想到的只有以下两种方法: 1.通过 JavaScript  获取浏览器显示区域的大小 2.通过 WebDriver 截图,获取截图的大小,从而获得浏览器显示区域的大小 此文主要以第一种方法示例演示,第二种方法进行后续更新,敬请期待!谢谢! /** * Get width and hei

通常在编写 Selenium 的 WebUI 自动化脚本时,有些元素不易定位元素,或有些元素为隐藏的(此时用 WebElement.getText() 获取其值的时候,返回的结果为空),对日常的 UI 自动化脚本的编写造成了一定程度的影响.若亲有一定的前段开发基础,肯能会想到可否通过 JavaScript 脚本来操作元素呢?答案是肯定的,Slenium 已经为各位小主们提供了执行 js 脚本的功能,那就是 JavascriptExecutor,小主们只需要将 WebDriver 转换为 Java

1. 什么是规则复杂企业级项目的开发以及其中随外部条件不断变化的业务规则(business logic),迫切需要分离商业决策者的商业决策逻辑和应用开发者的技术决策,并把这些商业决策放在中心数据库或其他统一的地方,让它们能在运行时(即商务时间)可以动态地管理和修改从而提供软件系统的柔性和适应性.规则正是应用于上述动态环境中的一种解决方法. 2. 规则产生的背景一个业务规则包含一组条件和在此条件下执行的操作．它们表示业务规则应用程序的一段业务逻辑. 业务规则的理论基础是:设置一个或多个条件,当满足

规则引擎集合相关处理 在实际生产过程中,有很多关于集合的处理场景,比如一个Fact对象中包含有一个集合,而需要判断该集合是否包含某个值.而Drools规则引擎也提供了多种处理方式,比如通过from.contains.exists等进行操作,比较. 当然也可以通过function函数来做相应的比较,在个在其他章节讲到过,就不在此赘述.下面重点以几个实例才进行讲解,在具体实践中根据具体情况来进行运用. 实例 省略掉基本的配置,直接看调用代码和规则代码. 测试调用代码: public class Co

PO模式,全称PageObject模式,即页面对象模式.将页面定位与业务操作分离. po模式有以下几个优点: 1.易读性好 2.扩展性高 3.复用性强 4.维护性好 5.代码冗余率低 了解了po模式及po模式的优点,可po模式在实际项目中到底该怎么做呢?接下来我们就来看看: 在本篇中我将po模式分为三层,分别是页面定位层,页面对象层,业务逻辑层:我将对每层逐一介绍. 一.页面定位层:每个页面作为一个模块,将页面元素定位表达式统一存放在该页面 例:登录页面模块部分代码如下 from seleniu

摘要: 2017云栖大会HBase专场,大搜车高级数据架构师申玉宝带来HBase在大搜车金融业务中的应用实践.本文主要从数据大屏开始谈起,进而分享了GPS风控实践,包括架构.聚集分析等,最后还分享了流式数据统计,包括数据流.数据合流和服务监控等. 2017云栖大会HBase专场,大搜车高级数据架构师申玉宝带来HBase在大搜车金融业务中的应用实践.本文主要从数据大屏开始谈起,进而分享了GPS风控实践,包括架构.聚集分析等,最后还分享了流式数据统计,包括数据流.数据合流和服务监控等.以下是精彩内容

史上最全存储引擎.索引使用及SQL优化的实践 1 MySQL的体系结构概述 2. 存储引擎 2.1 存储引擎概述 2.2 各种存储引擎特性 2.2.1 InnoDB 2.2.2 MyISAM 3. 优化SQL步骤 3.1 查看SQL执行频率 3.2 定位低效率执行SQL 3.3 explain分析执行计划 3.3.2 explain 之id 3.3.3 explain 之 select_type 3.3.4 explain 之 table 3.3.5 explain 之 type 3.3.6 e

预测模型在 LinkedIn 的产品中被广泛应用,如 Feed.广告.工作推荐.邮件营销.用户搜索等.这些模型在提升用户体验时起到了重要的作用.为了满足建模需求,LinkedIn 开发并且开源了 Photon-ML 大规模机器学习库.Photon-ML 基于 Apache Spark,能快速处理海量数据并具有强大的模型训练和诊断功能. 本文将从以下三个方面进行介绍: LinkedIn 产品使用预测模型的情况 分享预测模型系统在实践中的成功经验和踩坑教训 案例研究 LinkedIn 产品使用预测模