腾讯企点助力欣贺集团构建智能消费者运营体系，实现精细化转化

识别运营瓶颈：欣贺集团消费者精细化运营需求与挑战 欣贺集团已通过CRM会员体系建设，实现线下门店&线上多渠道80W+全渠道消费者数据统一，具备消费者标签能力，为精细化运营奠定基础。 其核心需求聚焦会员360画像、全生命周期管理、线下赋能提效，目标是准确认识消费者、高效运营转化，具体包括：实时追踪分析会员促进活跃度，支持总部/区域/门店导购基于标签个性化服务（如首单促二单、高价值会员运营提效 构建解决方案：一体化智能运营平台与业务策略 腾讯智慧零售与生活产业为欣贺集团提供一体化智能运营平台，整合产品工具与运营策略： 产品工具：搭建CDP欣贺消费者数据中台（统一数据管理）、MA欣贺营销自动化平台 业务运营策略：推行公域与私域消费者统一运营，统一量化体系，包括核心指标体系拆解、核心场景规划（首单促二单、高价值会员运营提效等）、场景陪跑以战代练，推动策略落地。 行业Know-how沉淀：针对鞋服时尚行业“数字化基建中、算法人才匮乏、总部建设一线使用”痛点，提供轻量化建模工具与业务专家共创机制（欣贺-业务专家/腾讯-咨询专家协同），沉淀时尚行业智能模型最佳实践。

数据运营体系，该如何搭建

很多同学搞不清楚数据运营和数据分析啥区别。一提起要“搭建数据运营体系”或者“建立数据运营机制”就懵圈： 1、这跟我做一套数据指标有什么区别？ 2、为啥我做了数据指标，可运营部门根本不理我？ 3、好像每一种运营都有自己的指标体系了，还咋个数据运营法？ 今天我们系统解答一下。 先问一个最关键问题：数据运营，重点在数据上，还是运营上？ 数据 运营 01 运营与数据关系 注意，运营是个大工作，里边的分支非常多。单独看每一类运营，都有一套自己的指标体系。这就是开头说的：“运营已经自己有指标了，我做了指标他们不看”问题的本质所在。 用户运营希望派优惠券吸引人，商品运营的利润直接被榨干。 活动运营希望短期效益越大越好，用户运营的节奏直接被带垮。 商品运营希望不打扰爆款，多出尾货，可活动、用户运营都要硬货支持。 内容运营写《震惊！ 03 数据运营体系搭建方法 第一步：共识整体目标，制定整体战术。各个运营小组，共识年度大部门整体目标（比如DAU、转化率、销售金额等），并且选择落地大目标的战术，把大目标分解到各个月。

用户运营指标体系建设实践

今天主要讲讲，对于电商行业，用户运营主要做什么，如何构建数据化驱动的用户运营指标体系。 数据指标体系的规划设计之前，必须要先搞清楚业务过程，“业务数据化，数据业务化”，强调的是数据和业务紧密的关系。 三、用户运营指标体系 单纯的数据指标只能作为数据信息输入，将业务过程的指标抽象形成全局性、系统化的决策知识是指标化管理最大的价值。 这里再赘述一下指标体系基本概念，指标体系构成四要素：指标库、指标之间的管理关系、指标分析时的拆分维度，以及对于指标数据好坏的评价标准。 按照电商业务运营过程，整理的用户运营相关的指标体系如下： 指标体系的作用主要是量化业务过程的现状，帮助发现业务问题，定位问题下一步就是如何做了，例如怎样才能提升渠道投放质量或者促进用户持续活跃，从活跃用户成长为高价值用户或者付费用户呢 因此，在用户运营指标体系设计的时候，不管是GSM还是UJM等模型方法论，第一步是要充分理解业务运营动作和用户使用过程。其次，在指标确定时，多问几个为什么，业务看到这个指标后，能知道他做什么事情呢?

运营策略分析体系，该如何搭建

每年4季度，很多企业都会密集地上线运营活动，相关的分析需求也大量增加。这就带来了新问题：当一堆运营活动重叠的时候，到底该咋分析？今天系统讲解一下。 比如用户运营，同时对新用户、复购用户、沉睡用户有奖励。用户很有可能被优惠力度最大的吸引过去，导致其他的策略统统失效。 而且，策略之间也会相互重叠。比如用户运营的活动，与商品运营的活动相互重叠。 一般运营上，会选择商品/用户作为主目标。 如果选商品做主目标，可以从四大品类布局着手（如下图） 如果选用户做主目标，则先定整体策略，再定每一层目标（如下图）。 小结 综上可见：想要实现真正的运营策略分析，首先得把运营工作，从一个个孤立的，单点式活动中解放出来，站在二层楼看问题。把各种主动动作拉通，看清楚围绕一个目标的策略组合是什么，才能做到策略层面的分析。 但遗憾的是，无论大小企业，都有很多业务方面的因素，制约了策略分析体系的建立。各扫门前雪的办公室政治，干就完了奥力给的粗暴运营，都会导致信息的不通畅。

干货 | 联通政企数据运营体系建设

因此就对我们提出了以下几个具体的需求：首先第一个需求是进行数据清洗，我们对现有的这样的数据资源来进行整合，重点是去筛选出来我们需要的指标；第二方面是我们需要搭建有效的这样的一个客户评级模型，我们借鉴金融风控的C卡模型来构建我们的评分卡体系 因为需要去跟一些具体的企业客户进行催收的工作，所以需要尽可能减少我们的用户打扰，所以我们需要同时使用客户逾期可能性以及客户的逾期严重程度来进行模型搭建；最后，我们需要使用DWF平台来搭建一个可视化的用户评级体系来促进业务使用 我们这个项目整个大环境是一个决策智能建议，决策智能最重要的其实并不是后面的模型，反而更重要的是前面target定义。就我们在这个决策智能领域，只要把target给定义好了，其实后面的事情跑通很简单。 样本定义完之后，我们在智能决策领域，我们讲究三个重要的指标，一个是模型的准确性或者泛化能力，第二个是讲究模型的稳定性，第三个还要讲究模型的可解释性。 最后目标是能够保持在8到15个变量在评分卡里面。然后右边的话就是分别以m2plus和二分后的rate的两个目标变量做的评分卡的建模的十折交叉验证，然后在评分卡的模型建构过程中，主要是用的逻辑回归。

构建智能体系

人类社会由采集狩猎时代到农业社会的渐进，由农业社会到工业社会的嬗变，由工业社会到信息化时代的飞跃，由信息化时代迈入智能社会。 由数据到信息，由信息到知识，由知识到智慧，一步步演进推动了人类智能万物的互联，进入智能化社会，实现人类与机器智能共存的智慧社会。数据价值链的演进过程如下图1-1所示。 ●大数据处理体系 数据作为重要资产的观念已经成为行业共识，但要发挥数据资产的作用，还需要一个对数据进行加工处理、分析挖掘的过程。 为发挥大数据服务价值，构建大数据处理服务体系是利用数据的关键一环。大数据处理体系分为结构化数据处理体系、非结构化数据处理体系和流数据处理体系。 丰富的数据看上去繁杂无序，数据的种类各式各样，规划化与不规范化并存，智能化的发展创造生产出格式化、非格式化和半格式化的数据。

腾讯&运营商网络智能运营实践

当前国内几大运营商均采用属地化管理模式，发现异常向机房属地运营商报障后，运营商内部会从市公司->省公司->集团公司逐级升级传单，这就造成一方面由于处理线条较长，另一方面反复的沟通，整体效率会比较差。 腾讯数据统计发现有70%故障来源于运营商网络，因此，如何快速定位和处理运营商网络故障就是摆在运营同学面前的一个课题。          图1 大数据定位示意图         通过上述方式，腾讯内部机房网络可以实现快速发现并自动收集信息、自动告警及建单，对故障点智能分析，根据分析结果配合自动化工具，故障从发现到处理完成可在数分钟完成，极大提升了故障发现 CBA项目也基于上述方法在运营商基础网络内进行FULLMESH探测，同时结合运营商网络特性，联动运营商节点地址库、网管数据等海量源数据，打造新版智能化分析内核，快速定位到运营商故障的节点设备及接口，缩短人工定位时间 图8 物流化功能示意图 总结：         整个项目的成功完成，得益于腾讯与运营商的深度紧密合作，特别感谢广东联通网络运营部CBA项目组、中国联通腾讯保障中心，感谢电信集团、江苏电信、电信保障中心在系统对接项目大力支持

账号精细化运营全案：用QClaw打造流量·互动·效率三位一体智能运营体系

今天我就完整复盘：我如何用QClaw搭建一套流量优化—用户互动—效率工具三位一体的智能运营体系，让个人/小团队也能跑出机构级效率。 第一步：部署QClaw，开箱即用的智能运营中枢 我直接使用腾讯QClaw一键部署，Windows与macOS均支持，安装即用、微信直连，无需复杂环境配置。 第二步：注入运营灵魂，定义AI运营官Identity与Soul 我没有直接让它干活，先为它定制专业身份，让它从“通用AI”变成懂流量、懂用户、懂规则的账号运营官。 智能投放建议 基于内容标签、人群画像、预算，给出投放时段、定向人群、出价策略，提升ROI。 二、用户互动：Chatbot实时回复+情感分析+高价值用户定位 把用户资产做深，比盲目涨粉更重要。 1.  第五步：实战效果：一人搞定多账号，效率提升10倍 落地这套体系后，运营效果直观可见： - 流量预判准确率显著提升，爆款命中率提高 - 发布—分发—复盘全流程自动化，单账号日耗时从3小时降至20分钟 -

干货|用小程序构建产品运营体系

同样的，这套产品运营体系也是在最近解决一系列的销售需求，参与并设计社群运营，结合当前小程序的特点所迭代出来的。 其中最主要是依次解决了以下几个问题： 如何弥补小程序的短板？ 但总得来说，这个数据对比过去也还是有了明显的增长，而这也将是用户能够长期停留在社群和产品运营体系中的保证。 根据它们之间的关系，整个小程序的产品运营体系如下图所示： 1. 短期活动 选择短期活动作为整个体系的入口，是因为公司运营团队之前一直都在做的事情，如果需要推行这套体系，原有的工作尽量保持不变。 这在一两年前是比较难做到的，但现在有了这套产品运营体系，通过前面用户的数据积累，将给我们更多的社群运营和活动运营的观察维度。 三、结语 最后想说的是：有同学可能会觉得这可能没什么了不起，就是小程序+社群运营而已，没有大数据分析，没有人工智能的自动应答，没有区块链。

构建数据驱动的敏捷运营体系

2025年1-8月的研发硕果，尽在杭州奥零数据1.4.1版本！15大模块、36+核心功能、2+国产化信创版本，实力革新数据处理。 从数据清洗的智能算法到多维度报表的自动生成，从权限管理的精细化控制到跨系统数据的无缝对接，全方位满足不同行业、不同规模企业的多样化需求。以下是15+核心功能模块，36+核心功能架构图设计：

消费者原理分析-RocketMQ知识体系4

集群模式下，主题下的同一消息只允许被消费组内的一个消费者消费，消费进度存储在 broker 端。广播模式下，则每个消费者都可以消费该消息，消费进度存储在消费者端。 集群模式下，一个消费队列同一时间，只允许被一个消费者消费，1个消费者，可以消费多个消息队列。具体的可以看我前面的文章。 而且 rocketmq 消息服务器与消费者的消息传输有 2 种方式：推模式、拉模式。拉模式，即消费者主动向消息服务器发送请求；推模式，即消息服务器向消费者推送消息。推模式，是基于拉模式实现的。 消费者吞吐量小，肯能会造成消费者缓冲区溢出。 小结 — 从消息消费者和消费者组的基本概念，到消息消费的流程。我们了解了RocetMQ消息消费的相关原理。消费者客户端的启动后，会后台运行几个定时任务来处理相关的逻辑。

“留量运营”的本质是用户运营，如何搭建用户“留量”体系？

诸如“百亿补贴”、“全网广告”等烧钱和倒贴的形式吸引新用户，却忽略了用户留存的运营环节，只会陷入边引进边流失的流量怪圈中。 通过深度的用户维护建立企业与用户之间持续性的有效互动，将替代不同用户在不同平台间流连的松散关系，形成紧密联系的联盟体系，这部分的用户流量也就能成为企业资产留存下来，转化可控性极高的留量。 需要进行细致的用户运营维护服务，提高用户的品牌忠诚度和信任度，这时再进行任何形式的营销推广，都更容易调动留量用户的参与意愿。 2、低成本 在流量运营思维中，针对有效用户的精准流量运营过程中，策略执行过程通常需要经历：渠道拉新活动获取用户→活动运营提高用户活跃度→粘性活动提高留存率→转化运营获取收入→病毒营销进行自传播。 盘活流量：盘活流量即通过提升产品服务和运营策略激发沉默用户或未消费的潜在活跃用户的参与和付费意愿，推动其完成交易行为。

利用大数据做好消费者运营，你该了解这些

消费者是品牌最重要的资产，如何能够更好地留存消费者是企业制胜的关键。以阿里为代表的平台也提出了要从“流量运营”向“消费者运营”的转型。 在信息技术发展日新月异的今天，各大企业与平台纷纷建立了自己的大数据平台，累积了海量的数据，如何利用这些数据来洞察消费者，做好消费者运营，成为企业必修的一个课题。 本文将介绍三种目前最常用的消费者运营模型，希望能够给到品牌以及企业管理人员一些启发。 如果每项指标分成两档（M：高消费、低消费；F：高频率、低频率；R：最近购买、很久没购买），可以得到 2 * 2 * 2 = 8 个不同的象限。落在不同象限的客人可以制定不同的分层运营策略。 最后 本文介绍了当前最常用的三种消费者分析和运营模型，三种模型之间也并不是完全割裂，其实可以融合使用，比如在已流失客人中，我们可以按 M 值来区分高价值流失客和低价值流失客，从而给出不同的唤回力度。

如何做用户运营体系的推导思考

| 导语   本文将以互联网保险为例，从设计运营模型、绘制核心路径、需求分析与拆解、梳理运营边界4个环节阐述推导的思考过程。 体系，是一定范围内同类的事物按照秩序联系组合而成的整体。 用户运营体系，则是用户需求与企业需求的结合，是面向双方的解决方案。 规划用户运营的体系，其目的为厘清业务运作模式及提前做好能力储备，便于后续进行产品规划。 01  设计运营模型 运营模型来源于产品目标及用户行为，能够帮助我们评估产品目标的优先级，并依此进行运营及产品规划。 1）模型选型 运营模型是用户运营体系的起点，受众面较广，覆盖企业多数业务部门。 而细分指标一般不体现在运营体系之中，偏向业务自身的规划。在细分指标时，推荐使用OSM模型。 ? O指运营目标，S指提升目标的运营策略，M则为衡量策略好坏的度量。 基于此方法，结合自身业务的运营能力，去提出自己的解决方式。（毕竟每个部门都看ROI。 05 体系全局视图 ? 最后，将上述4个环节推导的结果合并，就能输出简单的运营体系图了。 ? ?

大数据湖体系生态圈、共享与运营

专访 | 黄斌：打造toB的产品与运营体系

也是一个挺挑战的工作，怎么去做标杆客户，怎么去复制推广成功案例，如何兼顾头部与中长尾客户的均衡发展，包括构建开发者生态及品牌影响力，在腾讯这家擅长to C的公司逐渐的去构建起这一套适合B端市场的产品策划及运营体系 黄斌：我在体系还是比较基层的leader，谈不上重大的决策、也还没有至暗的时候，哈哈。 还有就是我们针对企业客户的产品质量、服务交付的SLA以及技术运维的能力水平，这也是我们在持续提升和体系化的过程中。 另外就是超高清4K/8K，包括360全景视频等大带宽模型的应用会随着奥运会、欧洲杯、S10等重大活动的带动下，开始更大规模化的应用。 从腾讯视频云的海外运营数据来看，出海客户的流量主要来自东南亚、中东与印度、北美、港澳台等区域，东南亚和印度区域，正处于流量增长的阶段，我感觉这些区域的泛娱乐直播与短视频、体育赛事的视频分发会是个不错的机会

智慧机场网络安全运营能力体系建设研究

摘 要 当前能够提供可持续安全保障能力的“智慧机场网络安全运营能力体系建设”已经成为民航机场新技术、新业务场景下应对日益严峻的网络安全威胁环境重要的技术支撑和管理手段。 智慧机场是我国智能综合交通运输管理的需要，也是假设我国民航智慧运行管理的需要，更是我国从民航大国迈向民航强国的必经之路[1]。 图1.智慧机场网络安全运营能力架构图 从以上图1可以看出，智慧机场网络安全运营能力架构应包括可持续性安全监测、网络空间安全分析预警、快速安全应急响应、新技术新应用安全研究、安全人才培养等五大安全能力，及一系列安全运营管理制度流程构成的安全运营管理体系 4.4 新技术新应用安全研究能力 通过积极跟踪国内外先进科学技术领域，重点开展智慧机场建设中涉及的大数据安全、云计算安全、工业控制系统安全、人工智能安全等新兴技术领域安全应用验证和研究工作，为民航机场业务运营提供定制化 五、智慧机场网络安全运营管理建设 智慧机场网络安全运营管理体系是为能够正常开展既定网络安全运营能力而形成的一系列制度流程等体系文件，以便正确执行日常安全运营协调和管理工作。具体架构参见图3: ?

大型DCI网络智能运营实践

9月14-15日，GOPS全球运维大会上海站圆满举行，为期两天的运维盛宴，为各位运维人带来了相互交流和学习的绝佳平台，来自腾讯技术工程事业群（TEG）网络平台部的何维兵给大家带来了「大型DCI网络智能运营实践 ，擅长大型骨干网络、数据中心网络维护管理和运营支撑系统规划建设，目前专注于网络自动化运营、NetDevOps以及网络智能运营的实践探索。 于是我们启动了一个项目，黑镜1.0：网络故障智能定位，尝试解决这个需求。出发点是：围绕着故障发现、定位、恢复这三个阶段，看看每个阶段能做哪些事情或提升！ ? 我们总结了一下思路，称之为“3M大法”。 第二，基于以往故障的经验总结哪些东西是跟故障强相关的因素，定义为Multi-KPI的体系，通过这种方式我们来定位故障。第三，把所有的冗余组件封装好，用的时候直接调用组件Moveout故障点。 以上就是我们近期在网络AIOps上的一些探索和思考，这些工作只是一个开头，相关的项目仍然在持续的推进，我们正在开展黑镜2.0的项目，打造基于事件的智能诊断平台。

吉利、腾讯、中汽、安恒签署战略合作协议，共建智能网联汽车安全运营体系

四方将正式在车联网网络安全领域展开全方位合作，共建行业领先的智能网联汽车安全运营体系。 而由于汽车安全关系到人身安全，网络安全在其中的重要性更加不言而喻，国家发改委发布的《智能汽车创新发展战略》，也明确把“建立全面高效的智能汽车网络安全体系”作为六大战略目标之一。 “应对智能网联汽车的安全挑战，离不开产业各界的开放合作，协同研究。” 四方联合成立安全实验室，是汽车网络安全领域里颇具意义的跨界联手，腾讯将贡献多年来在汽车安全领域的前沿研究成果，与吉利研究院、中汽数据、安恒一同开放共创，将网络安全建设融入整车研发制造全流程，共建行业领先的智能网联汽车安全运营体系 2021年8月，腾讯与吉利工业互联网平台总部广域铭岛在重庆签署战略合作协议，双方将携手在工业互联网行业生态、工业智能协同创新等领域展开深入合作。

向消费者提供8K视频

本篇是来自NAB的圆桌讨论，主题是：”向消费者提供8K视频“，主持人是来自8K联盟的Chris Chinnock，成员包括来自Harmonic的Thierry Fautier，来自Samsung Research 在讨论的最开始，主持人Chris Chinnock介绍了8k联盟和他们最近的一些进展。 Thierry Fautier谈到关于8k内容的编码格式：HEVC、VP9和AV1均有应用。 从硬件到软件，软件到云端” 对于缩放网络scale net，Bill Mandel讲道：scale net训练了两个深度神经网络去挑选内容中相关的部分来做智能的缩放。 Thierry Fautier对此的评价是，目前有一些值得注意的在8K电视上播放4K内容的盲测，也许在8K电视上播放4K，而不需要8K内容的生产会成为一种现实。 Chris Chinnock问到他们对什么时候可以在主要服务提供商看到8K服务的预测。