1.導讀
在當今數字化時代，全球互聯網用戶已超過50億人，中國的互聯網用戶數量更是達到10.5億，這爲企業提供了巨大的市場機遇和挑戰。根據市場研究公司的最新報告，全球數字營銷費用支出預計將在未來五年內進一步大幅增加，這表明數字化營銷已成爲企業獲得競爭優勢的關鍵戰略。依託於京東科技的業務發展，結合業務場景真實遇到的痛點問題，本文將探討下京東科技在數字化營銷領域演進和最佳實踐。通過閱讀本篇文章，你將收穫以下幾點：
2.數字化營銷概述
2.1 什麼是數字化營銷
數字化營銷指的是利用數字技術和互聯網平臺來推廣和營銷產品或服務的過程。它利用互聯網、移動設備、社交媒體等一系列數字渠道，以及數據分析和營銷自動化工具，來實現品牌推廣、用戶獲取和銷售業績增長等目標。數字化營銷已經成爲現代營銷的重要組成部分，它可以幫助企業更好地與目標客戶溝通，提升品牌知名度和影響力，增長業績。
2.2 數字化營銷有哪些優勢
數字化營銷相交與傳統營銷效率跟高，優勢明顯
3.京東科技在數字化營銷領域進展
京東科技在數字化營銷領域發展可概括爲4個重要歷程，從解決“煙囪式”架構的侷限出發，經過中臺戰略的轉型，到全渠道整合的實施，最後發展爲應用大數據和AI技術的智能化營銷平臺。這一系列演變不僅提高了內部的運營效率和協作能力，也極大地豐富了客戶服務的深度和廣度，展示了京東科技在數字化轉型道路上持續創新的精神。
早期的IT架構主要是基於垂直業務需求設計的，每個業務單元都擁有獨立的系統，這在當時能夠滿足快速發展的業務需求。隨着企業規模的擴大和業務的多樣化，這種“煙囪式”結構的侷限性逐漸暴露，主要體現在數據孤島、資源重複和系統間互聯互通的困難上。
爲了突破“煙囪式”架構的限制，採取了中臺戰略，通過建立統一的數據、技術和業務中臺，實現了資源的集中管理和共享。這一轉變極大地提升了系統的互聯互通能力，加強了內部協作效率，也爲外部合作和服務提供了強大的支撐。
在中臺戰略的基礎上，進一步整合線上線下及多渠道營銷資源，實現營銷活動的一體化佈局。全渠道整合策略有效地優化了用戶體驗，提升了營銷活動的覆蓋面和參與度，加強了品牌與消費者的互動。
第4個階段持續探索，利用大數據分析和人工智能技術，構建了智能化營銷平臺，能夠更精準地分析消費者行爲，預測市場趨勢。通過智能化平臺的應用，大幅提升了營銷效率，同時爲用戶提供了更加個性化、精準的服務和體驗。
在數字化營銷領域，京東科技憑藉其創新的技術解決方案和對市場需求的深刻理解，從運營視角出發設計營銷運營方案7步走，包括“設目標—找流量—圈人羣—定策略—做素材—去執行—看效果”，這一過程不僅涉及目標的明確設定和流量的獲取，還包括了人羣的精準定位、策略的科學制定、吸引人的素材創造、策略的有效執行以及效果的實時分析和調整，通過多年深耕沉澱以下5大核心能力。
1）圈人羣：營銷圈羣能力
營銷圈羣能力主要依託於其強大的CDP（客戶數據平臺），通過精細化的標籤和人羣管理，實現了對用戶需求的深度洞察和精準定位。其標籤能力允許通過簡單拖拽配置定義標籤，自動化生產，極大地提升了營銷的效率和準確性。而人羣能力則通過離線和實時羣體的高度細分，使得營銷活動能夠精準觸達目標用戶，有效提高業務轉化率。
2）定策略：營銷策略能力
在策略上，基於對目標羣體的深入洞察，制定針對性的內容策略和傳播策略，確保營銷信息能夠有效觸達並引起目標用戶的關注和興趣。採用了可視化營銷策略引擎和AB測試能力，使得營銷策略的制定和優化更加科學和高效。策略引擎內置統一業務規則幫助營銷人員根據市場反饋迅速調整策略，而AB測試能力則讓策略的效果評估更加準確，確保營銷資源的有效分配。
3）做素材：營銷內容能力
內容是數字化營銷的重要組成部分，京東科技在這一領域沉澱豐富的權益工具能力和素材生產能力，藉助言犀大模型與業務數據深度結合，可創造高質量的營銷素材，包括有力的文案、引人注目的圖片和視頻等。這些素材能夠準確傳達營銷信息，同時具有足夠的吸引力和感染力，以提高用戶的參與度和互動性。
4）去執行：營銷投放能力
通過多渠道的營銷活動執行，包括短信、Push通知、外呼、專題活動等，精準地將營銷信息傳遞給目標用戶。能夠根據營銷內容和策略的不同，選擇最合適的渠道和時機，實現高效精準的投放。這不僅提高了營銷活動的覆蓋率和參與度，也極大地提升了投放的ROI。
5）看效果：營銷分析能力
任何營銷活動的成功都離不開精準的數據分析和評估。京東科技的營銷分析能力涵蓋效果分析、用戶洞察和留存分析等方面，通過實時數據監控和深度分析，幫助營銷人員及時調整策略，優化營銷效果。實時監控和分析營銷活動的效果，包括用戶的反饋、參與度、轉化率等關鍵指標。根據分析結果，及時調整營銷策略和執行計劃，以不斷優化營銷活動的整體效果。
通過營銷運營一系列的標準化操作，可以確保數字化營銷活動在每一個關鍵步驟都能夠達到最佳效果。從圈定目標人羣開始，到策略的制定、素材的創造、營銷的執行，再到效果的分析和優化，每一步都緊密相關，形成了一個連貫的優化循環。這不僅能夠提升營銷活動的效率和效果，也能夠爲企業帶來更高的投資回報率。
3.1 營銷圈羣能力
京東作爲一家擁有海量註冊用戶的平臺，面對如此多的註冊用戶，京東科技要找到符合業務要求的用戶並非易事。CDP畫像平臺的標籤和人羣能力成爲了京東科技精準營銷的利器，幫助運營深入瞭解用戶需求，並實現精準推送產品和個性化服務。其中標籤是可以根據用戶，標籤名稱去查詢用戶擁有的標籤值，舉個例子，比如性別標籤，就可以直接查詢一個用戶的性別是男還是女。羣體最基本的能力是查詢用戶是否在某一個羣體裏，結果可以是在或者不在，當用戶命中某一個羣體即在這個羣體裏，就可以做一些後續運營動作。
3.1.1標籤能力
標籤主要有 2大能力，在標籤生產後就能爲業務提供標籤取值能力和標籤圈羣能力。
3.1.2 羣體能力
羣體圈選是通過標籤和規則找到符合條件的人，在標籤數據之上可以實現圈羣功能，圈羣功能就是通過多種方式找到目標用戶。人羣構建後就能提供羣體加工能力，羣體命中能力，羣體拆分能力，羣體下載等能力
3.1.3 挑戰與解決方案
隨着業務發展帶來的用戶數據快速增長，標籤和人羣能力面臨着多重挑戰。數據處理量的激增對計算準確性、時效性和穩定性提出了極大的要求。這意味着需要處理龐大的數據量，並確保計算結果的準確性，時效性和可靠性。
挑戰
數據量大：目前平臺擁有百億+的用戶ID、5000+的標籤，單個人羣包內的用戶數量可達數十億級，每天更新的人羣也有2W多個。
存儲成本高：大量的標籤數據和羣體數據存儲需要大量存儲介質，成本高昂。
計算複雜：標籤圈選的條件複雜，底層依賴的數據量級較高，人羣計算需要進行大量的交併差計算。
目標：解決三多問題（註冊用戶多，標籤多，羣體多），減少數據加工鏈路各個環節的數據計算量，從整體上減少計算量，緩解計算壓力和存儲壓力。
數據治理是一種綜合性的管理和控制數據的方法和過程。它旨在確保數據的質量、一致性、安全性和可用性，以支持數據驅動的決策和業務需求。下面減少計算用戶量、減少標籤、減少羣體和減少存儲的一些建議：
目標：實現數據的存儲和計算分離，以更低廉的方式存儲結果數據，提高計算成功率和效率。
爲了保證最新數據計算的效率，通過優化底層存儲結構和策略，實現數據的存儲和計算分離。將計算結果存儲在OSS中，過程數據存儲在CK中，降低存儲成本，並提升數據加工計算的效率
3.2 營銷策略能力
3.2.1 平臺概述
我們深知流量的價值不僅僅在於其數量，更在於如何精準而有效地利用每一份流量。營銷策略平臺以數據驅動、多渠道整合及自動化爲核心，通過精準的用戶定位（找對人）、恰當的時機選擇（對的時間、場景）、合適的觸達方式以及貼切的內容傳遞，幫助業務實現流量的最大化價值轉化。
1）找到對的人
藉助CDP畫像平臺提供的圈羣能力，根據用戶基本信息、社交信息、地理位置、歷史行爲，個人喜好等特徵，對平臺存量用戶進行分層、分羣，找到營銷目標人羣。
2）對的時間、場景
營銷策略平臺提供了靈活的策略觸發機制，包括時間觸發、事件觸發。其中時間觸發提供了靈活的時間週期設置機制，可以按照日、周、月和年等週期按照一定頻次和時間觸發策略執行。事件觸發指的根據用戶發生的特定事件觸發策略執行，如用戶瀏覽、加購、下單、支付等事件，目前平臺支持事件達600多個，涵蓋多個業務。
3）合適的觸達方式
爲了提高用戶覆蓋率，以及增強用戶體驗，營銷策略平臺提供了多種觸達方式可供選擇，包括短信、PUSH、電銷、APP、公衆號、小程序、企業微信等，可以針對不同用戶選擇不同的觸達方式。
4）合適的內容
包括紅包、權益、文章、視頻、營銷活動等多種內容形式，爲用戶提供有效、精確的營銷內容。
3.2.1平臺能力
平臺提供的可視化畫布，能夠以圖形化的方式展現營銷策略，整個策略結構類似一棵決策樹，能夠構建複雜的營銷策略，使複雜的流程和業務邏輯變得直觀易懂，同時提高了策略的可擴展性並降低了維護的難度。
2）組件庫豐富。
平臺提供了豐富的組件庫，如開始、結束、PUSH、短信、等待等，用戶在定義營銷策略中直接引用這些組件，方便用戶搭建策略。同時研發可以基於標準化的協議快速開發組件併發布，以滿足不同的業務場景。
3）基於離線和實時人羣、標準，精準識別用戶
平臺基於營銷系統中的圈羣能力，以對系統用戶進行分層分羣，從而精準識別用戶。目前平臺提供了大量的離線、實時標籤，通過這些標籤，運營可以根據需求，以靈活的篩選條件，快速篩選出符合要求的用戶羣體，從面提高精細化運營的效率。
4）靈活的觸發機制
平臺同時提供了定時和事件兩種策略觸發機制，能夠以各種靈活的機制觸發策略執行。且支持大量業務事件，用戶在發生相關事件後，策略可及時觸達用戶，提高觸達時效性。
5）實時+離線效果反饋，幫助快速迭代優化策略
平臺提供了策略實時執行數據的反饋，以及T+1的離線報表。實時數據讓運營能夠監控策略的執行情況，一旦發現問題，可及時優化調整，確保了策略的實時有效。離線數據報表能夠提供更全面、深入的數據分析，可做爲運營對策略效果估計和長期規劃的依據，對後續策略持續迭代優化起着關鍵作用，數據驅動決策，讓決策更具針對性和科學性。
3.2.3 挑戰與解決方案
隨着業務的不斷髮展，業務規模不斷增大，流量不斷增加，整個營銷策略平臺也面臨着諸多的挑戰。
1）吞吐量， 面對大量營銷策略和業務消息，如何提系統吞吐量。
2）擴展性，隨着業務發展，支持上面業務場景越來越多，如何快速擴展支撐上層業務。
3）穩定性，在保證吞吐量的同時，如何保證系統自身的穩定性，以及減少對下游系統的衝擊，保證下游的穩定性。
4）資源回收，營銷策略平臺是一個重緩存資源的系統，緩存資源頻繁使用與釋放，如何保證資源的有效回收，避免泄露。
面對上面的挑戰，下面介紹我們是如何解決這些問題的，首先介紹一下營銷策略平臺的整體架構，如下圖所示。
圖中所示主要核心應用或模塊的介紹如下：
任務管理服務，用於對營銷策略進行管理，上面維護着運營或量化發佈的所有營銷策略。
公共基礎服務，包括事件管理、變量管理，控件訂閱等服務，是策略編排過程中，用到的基礎數據服務。
控件集市，控件集市包含各業務營銷策略中使用到的所有組件，由研發統一在控件集市中進行開發、發佈，各業務可以根據自身業務特點訂閱相應控件，就可以在策略中引用這些控件，進行策略編排。
調度服務，用於對平臺一些定時任務進行管理和執行，如人羣數據的下載，系統資源的清理等。
前置過濾，用於對系統入口流量進行過濾，降低進入系統內部的流量。
流引擎，用於營銷策略的執行，是一個實現了bpmn規範的流程執行引擎。
控件容器，控件集市中發佈的所有控件，都會被加載到控件容器，由流引擎進行調用，執行控件的業務邏輯。
上面整體架構可以從兩個方向上來看，從上至下表示的是策略從編排到發佈的過程，運營或量化編排的營銷策略，以DSL的形式保存到系統，然後經由轉化器將DSL轉化爲bpmn文件，併發布到流引擎進行執行。從左至右表示的是策略執行的過程，上游業務系統產生的業務消息（或下載的人羣），進入營銷策略平臺，觸發營銷策略的執行，策略執行過程中會調用下游業務系統的服務，完成策略的執行。
1） 吞吐量
隨着業務發展，系統每日吞吐十幾億消息，包括人羣下載和業務事件等消息，涉及數億用戶。但是有一部分消息是無效的，如策略未訂閱的事件，以及超過策略頻控限制數量的冗餘消息等，爲了提高系統吞吐量，我們通過平臺的前置過濾系統，根據策略對消息的訂閱和限制規則，對入口流量進行過濾和裁剪，將消息變少，變小。從而從源頭上降低流量，降低後續各系統處理消息數量，從而從整體上提高系統吞吐量。
2） 穩定性
整個平臺的流量並不是平穩的，而是有明顯的波峯波谷，流量高峯期TPS可達十幾萬，對平臺本身以及下游業務系統產生的衝擊是很大的，所以平臺本身做了很多穩定性方面的建設，我們結合自身業務特點，自研了高性能的流程執行引擎，引擎中通過實現限流，熔斷、異步、排隊等機制，來控制對下游系統的訪問，提升整個平臺的穩定性。
同時爲了保證上層各業務的穩定性，我們對上層所有業務的營銷策略進行了物理隔離，不同業務的營銷策略發佈到不同的執行引擎集羣，避免不同業務之間可能產生的影響。業務消息會根據策略對消息的訂閱關係自動路由分發到不同的集羣，觸發策略執行。
3）資源的使用與回收
由於業務特點，策略執行過程中，會使用到大量緩存資源，比如涉及策略流程的事件等待，系統頻控量控等信息，都用會到大量緩存資源，而且這些緩存的過期時間以及生命週期都較爲複雜，所以回收時機的計算也特別複雜，不能回收太早，也不能回收太晚，要保障在數據無效時，能夠及時有效的回收，避免資源泄露。針對這種情況，我們採用了二層機制，第一層要在數據失效的第一時間主動釋放，第二層是兜底的掃描任務，針對長時間沒有能夠回收的資源進行掃描、回收。
4）擴展性
營銷策略平臺服務於多個業務場景，如2B、2C等業務，每個業務對於平臺有一些定製化的訴求，如組件範圍，執行邏輯、事件類型、用戶類型等，爲了應對這種不同，我們將執行引擎與業務邏輯抽離，執行引擎層不關注上層業務邏輯，只負責執行通用的bpmn流程，同時提供控件集市，用於爲不同業務場景開發和定製業務組件，上層的策略通過轉化器，轉化爲底層的bpmn流程，這樣將上層變化的業務與底層穩定的基礎邏輯進行了分離，抽離了變化，提高了整個平臺的擴展性，提高了研發效率。
通過控件集市，研發可以以低代碼的方式開發滿足不同業務場景的控件，不同的業務場景可以訂閱不同的控件範圍，用來編排營銷策略。
3.3 營銷內容能力
營銷內容是指整個營銷過程中用來表達和傳遞營銷信息的載體，用於吸引用戶進行點擊、查看、領取及使用以達成營銷目的的重要手段。在營銷人貨場的體系中屬於“貨”的範疇，營銷內容包括各類權益工具、圖文素材、活動玩法等。在數字化營銷的驅動下，支持更加豐富的權益種類、高效的圖片及視頻內容生成、通用和定製化活動玩法的快速搭建成爲最基本的能力要求，基於京東體系的複雜業務場景，經過幾年的不斷努力，逐步沉澱出一套較爲強大的營銷內容生產和管理能力。
3.3.1權益工具能力
隨着618、雙11大型購物狂歡節的持續，權益促銷已經建立起比較強的用戶心智，各大平臺優惠券隨處可見，權益工具成爲最爲有力的拉新、促活和轉化工具。
京東科技涵蓋支付、消金、財富、保險等各種金融業務場景，京東科技的營銷權益的主要目的是利用零售巨大的交易場景，刺激消費者使用銀行卡，白條，小金庫等金融支付工具，提升金融各支付工具在零售的使用佔比，間接的提升零售的GMV；同時針對有借貸、理財、保險需求的金融用戶，提供各類權益，如免息券、財運券、激活券等提升用戶使用頻率，促成交易達成；對外合作場景中，支持各類京東場外的權益發放，如微信立減金、騰訊視頻會員權益、瑞幸咖啡權益等，達成外部引流的目標。
營銷權益平臺承接了京東科技各個業務線的營銷職能，支撐京東科技各個業務通過營銷手段拉新促活及提升交易規模的目標。平臺的目的是打造通用營銷能力，服務於京東科技各個業務線，成爲京東科技在營銷領域的第一生產力。
支持包括京東體系內部權益及京東體系外的權益共80+；
| 京東體系內權益 | 50+ | ·優惠券類：支付券、白條券、東券、商家券、借錢券、理財券、消費券、膨脹券、小金庫券、激活券、金條券等； ·現金補貼類：金貼、小金庫紅包、基金份額、黃金紅包、金幣、金融積分、基金體驗金、商城積分、黃金豆、京豆、理財卡等； |
| 京東體系外權益 | 30+ | 微信立減金、微信紅包、騰訊視頻會員、愛奇藝會員、網易雲音樂會員、優酷會員、餓了麼會員、易通立減券、瑞星咖啡代金券、高德打車代金券、肯德基代金券、美團到店優惠券等； |
京東科技營銷權益平臺是集預算管控、權益創建、曝光、領取（發放）、覈銷結算、監控預警及營銷數據看板於一體的、安全的、穩定的一站式營銷權益平臺。
營銷權益平臺的核心能力如下：
挑戰
1）三高性能要求：營銷權益平臺作爲營銷的核心工具，在每次大促中都起着關鍵作用，需要同時滿足高併發、高性能、高可用要求，並且隨着活動數量、權益數量和場景觸點越來越多，系統壓力不斷增加，對系統技術能力提出了更高的要求；
2）平臺安全：作爲一個平臺級的營銷權益系統，對外面向無數C端消費者和商家，對內面向京東科技各個業務線運營和產品人員，是一個與用戶體驗和資金深度結合的場景，同時保障資金安全和用戶體驗不受損失，是營銷權益平臺一直嚴格守護的生命線。
解決方案
1）系統穩定性保障
隨着業務的不斷髮展，在備戰應對每年多次大促及跨年、春晚專項的過程中，我們不斷迭代優化，採取了一系列措施來保障平臺能力，實現了平穩支撐，下面主要介紹其中幾種：
2）平臺安全管控
基於營銷權益平臺的特點，我們建立了"營銷權益控管防平臺"，聚焦營銷活動全生命週期，根據事前、事中、事後，分別搭建和完善“控、管、防”全鏈路監測，快速止損、降低客訴，從而有效提升用戶營銷體驗、保障運營操作安全、及時發現外部依賴風險及實時監控系統質量：
運營制度保證：營銷權益運營平臺，日均幾百人進行營銷活動創建及營銷運營操作；營銷權益運營作爲一個有專業門檻的平臺，需要運營人員對營銷通用概念及操作規範提前瞭解，嚴格審覈並定期複覈營銷運營平臺運營人員的權限，並與集團離職管理系統對接，及時處理離職/異動人員權限，並建立完善的活動審批機制多人複覈，並建立運營人員對營銷活動運營的敬畏之心；
外部監控機制保證：設定日常及大促人工巡檢及系統自動巡檢相結合的方式，自上及時方案接口調用方系統性能，自下監控系統依賴放接口性能，並建立研發值班及專項溝通羣等方式，及時響應。
運營操作安全管控：首先是根據不同的優惠力度及費用額度，定製不同的審批流程，針對高額補貼添加財務及風控審批，從審批流程上控制活動上線風險；其次，運營創建活動的過程中，可以自助配置活動到期提醒、庫存費用不足提醒及大額神券發放安全配置等，並提供預上線白名單驗證過程作爲活動上線的必經流程，進一步保證運營操作安全。
系統操作管控：建立和完善系統安全能力，建設Token認證組件、營銷權益防重系統、用戶資格控制系統及發獎渠道控制組件，進一步夯實用系統化的解決方案風控管控能力；建立活動責任人機制，非負責人活動加密和權限控制，防止活動泄露。
用戶體驗管控：用戶體驗包含運營操作體驗及C端用戶體驗，運營操作體驗上建立運營體驗提升專項，持續降低運營操作和學習成本；C端用戶體驗上，進一步上探，協同各場景進行體驗優化。
系統監控：建立活動運行期系統監控能力，從頻控和量控上進行權益發放控制，設置庫存及預算階段性預警機制，並提供各場景活動曝光看板，及時發現曝光異常的活動，提前暴露活動運行期風險。
專項監控：設置監控專項機制，針對重大活動上線、主要業務及重要節點（如大促）進行專項監控，大促期間重點監控鑑權覈銷數據，並進行異常數據報警預判風險。
風險提醒：建立預算及庫存可視化監控能力，並支持一鍵人工報警，同時建立系統階梯報警機制，並不斷升級報警方式，確保報警觸達到活動負責人。
3.3.2 活動搭建能力
營銷活動是公司進行 用戶拉新、交易轉化、召回激活、裂變引流的重要手段，營銷活動大致分爲兩大類,一類爲簡單活動、一類爲複雜活動，簡單活動模式固定，通過簡單的配置就能完成，這種活動我們通常定義爲可複用活動，即通用性活動：比如簽到、領劵、大轉盤等；複雜活動由於業務邏輯比較複雜且模式不固定，所以可複用性比較低，即定製化活動，比如裂變類、信用紅包、膨脹金活動等。
傳統的開發模式中，各業務側活動研發每天都在承接着各種各樣的活動需求，由於資源有限，業務研發只能通過高代碼方式優先開發高優先級或者是高質量的活動，這樣那些低優先級或者低質量的活動的發展就會受到限制，一開始可以借調人力進行支持，但也不是長久之計，因爲資源永遠是有限的；另外，針對一些通用性活動，也無法進行沉澱複用，造成資源浪費。
通過分析活動傳統的開發模式之後,並將相似能力和功能進行抽象和沉澱,讓不同的業務團隊都入駐到一個平臺去開發活動,避免企業出現煙囪林立的現象,使彼此聯繫,打破信息孤島,同時實現降本增效,提升內部生產力。
我們慢慢抽象活動業務的共性,耦合活動後臺服務,再融合低代碼平臺打造了一站式活動平臺。
系統架構
我們面向不同用戶開放不同的平臺能力，面向業務用戶開放SAAS可視化零代碼模式幫助用戶快速搭建活動,面向研發工程師開放底層PAAS低代碼模式讓業務自由開發和定製活動,讓業務的發展不再受限於平臺的規範。既滿足了高價值業務需求的支撐,又平衡了定製化業務的訴求。
活動共建模式創新
一個活動由頁面、組件和素材組成,頁面一般爲H5頁面,組件又有UI樣式、事件、業務邏輯組成，如圖所示，可以看出樓層組件和業務邏輯是一個互動類活動的重要組成部分,我們可以把組件和業務邏輯的開發交給業務團隊，再結合活動平臺提供的能力一起來完成共建，這種模式可以走出現有活動開發遇到的困境,達到快速拉齊活動開發能力的目的。
打造研發人員的開發環境
運營和產品是活動平臺的主要用戶,他們根據需求在平臺上選擇模板或者自主創建H5頁面和使用現有的樓層組件。一個活動落地頁的核心組成部分就是組件和事件綁定的一些業務邏輯,這些組件和業務邏輯主要是研發同學提供,所以業務團隊的研發同學也是平臺的主要用戶。所以需要爲研發同學設計一款在線的開箱即用的開發平臺,爲研發同學帶來一站式的開發體驗,提升開發效率。
一個典型的營銷活動包含活動頁面（一般爲H5頁面）、前端組件、玩法（一套API/MQ集合）、業務邏輯（對應一個BPMN文件或者BFF服務或者外部的一個接口）及Schema配置（運營配置表單）等幾個部分。通過採用可視化搭建、BPMN服務編排等低代碼能力，可以快速實現一個營銷活動的搭建。
將可複用的組件通過拖拽的方式放到畫布上,生成最終的頁面。可視化搭建極大的解放了前端研發對重複活動的開發投入,讓技術同學能能夠更多的從可複用和可配置的方向去思考活動的實現；
通過接口註冊模式，將高代碼開發的業務邏輯接口註冊到平臺中，然後藉助服務編排,把相關活動能力拆成可複用可編排的邏輯單元, 後續有變化和改動,可以儘量少的改動代碼, 通過拖拽的方式快速滿足業務訴求；
1）BPMN服務編排模式
2）BFF服務編排模式
活動搭建過程中，banner圖片樓層可以選擇來自神工平臺的模板圖片，然後通過素材製作平臺設計稿渲染能力，渲染banner圖片樓層，實現圖片樓層局部元素點選，實現【點選】之後，再結合AIGC生成工具，快速替換內容。
點選效果：
當用戶點選文字/圖片，彈出AI編輯器，用戶可以輸入提示詞，點擊【生成】按鈕，調用AIGC接口，進行AI生成。在這個過程中，通過將素材製作平臺模板具備的圖層信息提供給算法團隊，輔助局部AIGC生成。
3.3.3 任務玩法能力
任務玩法能力是指能夠有效地將運營任務傳遞給京東用戶的能力。當用戶完成某項任務時，滿足獎品發放條件，會給用戶發放任務獎勵。它通過多樣化的任務玩法和投放場景，吸引用戶參與和行動。任務平臺的投放能力在拉新和促活方面起着至關重要的作用，每天處理的任務量、完成的任務量和領取的獎勵量的數據規模百萬級別。任務投放平臺在拉新和促活方面的巨大潛力和影響力，大量的用戶參與任務並領取獎勵，不僅可以幫助京東金融擴大用戶基礎，還能增加用戶活躍度和忠誠度。
任務中心提供多種任務玩法的場景化配置，目前支持基礎任務、跳轉任務、瀏覽任務、交易任務、外部任務等各種基礎性任務，目前任務支持人羣、防重、庫存等多維度的策略。任務中心爲運營提供強大配置功能的同時，還從場景化、在線驗證、預上線度驗證等方案解決運營配置錯誤等問題。
2. 高階任務玩法
裂變任務玩法，是以京東金融/京東APP或微信生態場作爲承接客戶的載體，進行獲客引流。通過相關權益進行吸引用戶，讓發起人通過海報、京口令等發起分享，再邀請若干好友完成設置的指定任務（購買基金、股票開戶，下單，入金等）或動作（助力，關注，進羣等），受邀人完成任務可獲得獎勵，受邀人任務完成後發起人獲得裂變獎勵。
2. 時間軸任務：
引導用戶按階段性去完成各階段場景需求的業務
如：階段1 小金庫開通 → 階段2 小金庫支付 → 階段3 存入小金庫X元 → 階段4 小金庫持倉X元N天；在每個階段任務完成後，均可以領取對應的獎勵
3.3.4 素材製作能力
日常運營過程中，運營需在「金融APP資源位」上「投放海量素材」。而素材的來源一般是由運營提出素材需求，設計生產素材，傳統的生產模式既低效又缺乏沉澱。
神工資源製作平臺是一種更智能更高效的素材生產平臺。平臺內沉澱「規範化的設計模版和素材」，運營可以使用這些設計模版和素材，製作生成「視覺風格統一規範的圖片素材」，用於金融APP資源位投放。
平臺核心能力如下：
1.資源位設計模版尺寸樣式標準化規範化，並通過平臺在線維護管理。
2.平臺內設有素材管理，由設計師上傳維護，保障APP內資源位素材視覺風格統一。
3.用戶通過創建設計任務，使用平臺模版和素材，在線生成圖片素材並支持下載，將資源製作週期縮短至3分鐘。
1.設計師可以在平臺內上傳sketch文件，實時解析渲染生成設計模版，提升模版沉澱效率並節約人力資源。
2.設計模版中元素支持拖拽，快速編輯和操作更多複雜屬性，支持了更多場景素材的物料製作，可以覆蓋APP日常運營資源位80%以上。
3.打通「百舸素材管理和投放系統平臺」，簡化原有資源製作投放工作流程。
3.4 營銷投放能力
營銷投放能力是指在實施營銷策略時，通過選擇適當的渠道、目標受衆和時機，以及有效地管理和優化投放資源，將營銷內容和活動傳達給目標受衆的能力。具體而言，它包括流量管理與投放能力、任務投放能力，短信，PUSH，微信投放能力等。簡便的線上投放操作，像管理投資組合一樣進行線上簡單操作。
3.4.1 流量投放能力
有了營銷物料之後，還需要關心物料可以投放到哪，我們所擁有的渠道、觸點有哪些，每個觸點的流量大小如何，如何有效的向有限的位置投放更高效的物料，獲得更好的營銷效果。
百舸CMS是一個流量運營平臺，支持運營對資源位和素材進行規則及策略配置，並可以通過流量引擎將素材以千人千面的方式投放到APP/PUSH等場景。最終通過數據效果分析形成閉環，助力業務增長。致力於通過數智化持續優化流量精準推薦、降低素材生產成本，最終實現流量價值最大化。
服務於流量供給方，包括了位置的定義、數據結構的定義和策略的定義。數據結構方面，可以根據位置的特徵自定義數據結構。策略方面提供了多種靈活的策略選擇，包括分流配置，比如走平臺策略、推薦策略還是量化策略，亦或是以上幾種策略的ab實驗，並最終根據位置和訪問用戶的特性決勝出最優策略。對於強運營的場景，我們也支持將素材按照指定條件進行分發。
服務於流量的需求方，主要是將各業務線的產品或者活動投放到既定的位置。能力上涵蓋了素材庫，用來積累常用素材、以及素材的AIGC生成，包括文案和圖片，解決了海量素材低成本生產的問題。除此之外，數據方面積累了素材投放的用戶效果數據，支持流量的需求方查看素材數據波動及歸因分析。素材本身也支持按需自定義組合配置；另外素材的規則配置，包括了定向人羣、頻控量控、疲勞機制、優先級排序等能力。
多素材自動化擇優，在形成多素材組後，我們支持在素材組中進行擇優配置，利用推薦算法和量化的能力，實現了千人千素材的智能化投放。
流量引擎綜合了上述兩個中心的配置結果，在流量進入流量引擎時，會經過層層分流，從資源位到流量池，在流量池決策最終運行的策略，將海量素材按照決策的策略、以及上文提到的多素材自動化擇優，最終下發最適合用戶偏好的素材組合。
3.4.2 營銷觸達能力
京東科技在觸達能力方面已經沉澱了短信觸達能力，PUSH 觸達能力和微信觸達能力。通過這些觸達能力能夠快速的將營銷信息、產品推廣、服務通知等內容觸達給用戶，提高業務用戶滿意度和忠誠度，從而實現業務價值
根據應用，通道，業務，模版，人羣，用戶等多個方向對觸達進行頻率控制，以免打擾用戶
管理營銷文案，通知文案，訂閱文案，活動文案以及各文案模版
在觸達能力建設的過程中，面臨着許多挑戰，比如觸達次數太多就會騷擾用戶，觸達太少，就可能影響業務發展。如何平衡業務發展和用戶的體驗是一個非常大的挑戰。
提供有價值的內容
確保觸達信息是有價值的、有吸引力的，並與目標用戶的興趣和需求相關。通過提供有益的內容，可以增加用戶參與度和忠誠度，從而支持業務發展。
設定合理的頻控規則
根據目標用戶羣體的特徵、行爲和偏好，制定適當的頻控規則。例如，限制相同營銷信息的發送頻率、限制不同類型營銷信息的總體發送頻率等。這些規則應該根據用戶接受能力和行爲習慣進行調整，以避免觸達過於頻繁。
統一管控
多渠道多批次統一管控觸達頻率，控制用戶在每天，每週甚至每月的總得觸達次數，避免過多的觸達使用厭煩
定期評估和優化頻控策略
定期評估頻控策略的效果和影響，並根據實際情況進行優化和調整。根據用戶的反饋和行爲數據，調整頻控規則和策略，以平衡業務發展和用戶體驗的需求。
3.5 營銷分析能力
營銷效果和分析作爲整個營銷全生命週期的最後一環，也有一個不斷演進的過程，隨着京東科技內營銷的手段和玩法不斷升級，數據量和業務複雜度也不短增加，數據分析從傳統的spark jar數據處理，到離線數倉指標庫建設，再到集成採集、存儲、處理和分析於一體的洞察分析平臺。京東科技數據平臺已經沉澱了豐富的業務分析模型，支持開箱即用，支持百億級流量、業務指標、人羣畫像、標籤、AB實驗等全方位多維度下鑽分析。
在平臺演進的過程中也遇到了一些挑戰，針對這些挑戰相信我們通過不斷探索和總結，最終形成了具有京東科技特色的並適用於大多數金融領域的解決方案。由於篇幅有限，後續我們會專門開設一個專題從數據質量、數據安全、數據存儲、數據計算、技術挑戰等多個方面進行分享。
這裏先劇透一下我們遇到的挑戰，
數據質量上：數據採集過程中存在的錯誤和異常數據如何處理？數據一致性如何保證？
數據安全上：未經授權的訪問和數據泄漏需要通過數據安全措施來保護數據的完整性和機密性，在用戶體驗和安全中如何平衡？
技術挑戰上：超大規模的數據寫入如何短時間內完成？海量數據、複雜的分析需求如何提升查詢性能？ClickHouse作爲業界流量的olap分析數據庫我們在使用過程中面臨的問題？
以上挑戰的解決方案敬請期待。
3.6 大模型在數字化營銷領域的應用與探索
隨着市場的競爭加劇和消費者行爲的不斷變化，企業正面臨着越來越多的挑戰，如何在快速變化的環境中保持競爭力，提高營銷效率和效果，成爲企業亟需解決的問題。近年來，隨着人工智能技術，尤其是大語言模型（LLM）的飛速發展，其在數字化營銷領域的應用將逐漸展現出巨大的潛力和價值。
痛點與挑戰：
1）業務系統與LLM結合成本高：LLM是語言模型，如何快速的將大語言模型與各個營銷系統進行深度結合，讓大語言模型認識我們的程序。
2）營銷策略生成的複雜性：傳統的營銷策略生成過程往往依賴於專業人士的經驗和直覺，這不僅效率低下，而且難以實現高度個性化和動態優化。
3）數據分析與洞察的困難：在大數據時代，企業需要從海量數據中提取有價值的信息，但由於缺乏高效的分析工具和技能，這一過程變得異常困難，影響決策的質量。
4）營銷文案生成的挑戰：創作吸引人的營銷文案需要大量的創意和專業知識，對於需要快速迭代和大規模個性化生產的企業來說，這是一個巨大的挑戰。
下面介紹一下針對痛點與問題，我們的解決方案
3.6.1降低業務研發開發與LLM集成成本
爲了將業務能力與大模型結合，我們首先對業務能力進行抽象，將其抽象爲三層結構：應用（Application），領域（Domain）和能力（Skill）。
每個應用都會關聯一個應用Agent，用於統一處理該應用的請求，並進行路由分發，應用下的每個領域可以有單的領域Agent用於處理該領域下的請求，或者多個領域共享一個Agent。
同時，爲了讓原有應用迅速對接大模型，我們提供了開放平臺，降低各應用對接大模型的成本，提高對接效率，整體架構如下圖：
模型層提供了大模型和領域小模型，大模型向上提供自然語言理解、推理、內容生成等能力，是整個平臺的基礎，領域小模型解決特定領域問題，如權益方案的生成，營銷生成的生成等，這些問題的解決需要一定的領域數據與領域知識，單獨使用大模型是無法解決的，所以需要大模型與小模型結合。
平臺層幫助業務應用快速接入並使用大模型，包括主框架、Agent以及控制檯，主框架是整個系統的骨架，負責對整個系統進行串聯和協調，包括項目管理、會話管理、業務場景流程的管理、全局上下文管理等，同時對業務請求進行分發、路由與執行。Agent負責對用戶問題進行意圖識別、能力的召回、澄清、參數填充以及調用等，負責與用戶多輪會話的相關處理邏輯。控制檯是各業務系統對接開放平臺的工具，可以定義應用、領域、能力等相關內容，將業務能力對接到開放平臺中。
應用層是在平臺上運行的各業務應用，是領域、能力、以及配置信息和運行時上下文的集合。
通過開放平臺，各業務可迅速對接並使用大模型，通過對話和GUI結合的方式進行交互，針對用於提出的問題觸發相關能力的執行，並具備一定的自動編排能力，對用戶提出的問題進行分析、推理，並根據註冊的能力，對現有能力進行自動編排和執行，以解決用戶提出的問題。
3.6.2簡化營銷策略搭建&生成
以往搭建營銷策略是一個費時費力的工作，運營需要根據需求自己在畫布上拖動組件、連線、配置屬性等，而且如何搭建好的營銷策略是完全依賴個人經驗的，如何幫助運營簡化策略的搭建工作，提高效率，同時能夠藉助以往優秀有效的策略的經驗，提升業務效果，也是我們一直思考的問題。
通過大模型，我們構建了策略搭建的專有Agent，通過其具備的自然語音理解能力和通用的營銷策略知識，再結合我們業務沉澱的歷史優秀策略、領域知識以及歷史經驗，讓大模型結合上面的內容，爲我們自動化的搭建策略。
通過專用的策略Agent，我們將專家策略和歷史效果優秀的策略沉澱爲模板，並將平臺上策略生成的規則、組件的元數定義信息、業務規則等內容，做爲Agent的長期記憶，將策略搭建過程中的各個步驟，抽象爲工具，如策略主幹流程生成，控件信息提取生成，策略推薦，流程檢查等做爲工具，讓Agent通過CoT模式根據用戶對策略的描述信息去自己思考、推理、規劃和決策，結合領域know-how，生成營銷策略DSL。在理解的情況下，用戶針對生成的策略進行微調就可以滿足大部分需求，從而降低運營策略的難度，提升效率和效果。
3.6.3提升數據分析與洞察力
LLM的發展爲數據分析和洞察帶來了新的機遇和挑戰，同時也讓“人人都是分析師”成爲可能。讓沒有SQL能力、沒有專業分析知識的產品、運營、管理層等能夠自主查詢數據、分析數據和決策，從而降低分析門檻和提高分析效率。
分析洞察平臺的目標是：“人人可用”、“高效”、“專業”，從“怎麼分析”、“怎麼使用”、“怎麼優化”的角度，幫助運營同學更好地進行決策。
數據基座融合了統一指標平臺、數據算法模型、分析思路以及領域知識四要素，匯聚了量化分析師的專業知識和積累的豐富實踐經驗，這些寶貴的Know-How轉化爲了一套用戶友好的自助式分析工具，確保了數據的準確性和分析的深度。
在模型層面，引入了一系列LLMs相關的技術，例如：NL2SQL（自然語言生成SQL）、Data2Text（數據生成文本）、NL2Dashboard（自然語言生成儀表板）、DocQA（文檔問答）、Code Interpreter（代碼解釋器）等。此外，還集成了多個專門針對搜索和推薦任務的領域小模型。所有這些模型均通過LLM Agent來智能調度。
用戶通過自然語言對話的方式實現與平臺的交互，Agent幫助用戶梳理分析思路和推薦合適的分析工具，讓用戶可以自助完成從“數據提取到各項分析到生成分析報告”的整套分析鏈路。
3.6.3自動化營銷文案創作
在營銷活動的搭建中，素材創作一直是一個痛點，如何提高素材生產的效率與質量，提高業務轉化效果一直是大家不斷追求的目標，而大模型的出現，對這些問題的解決提供了一些新思路。大模型的文本生成與圖片生成能力，可以在一定程度上解決素材創作生產難的問題。
我們利用大模型的內容生成能力，將素材的要求、業務背景、描述信息等輸入大模型，幫助我們快速生成投放素材。同時針對生成的素材通過AB實驗，不斷觀察效果，以進行優化迭代，幫助業務提升轉化效果。
以上是京東科技在大模型領域的初步探索與實踐成果。在數字化營銷的舞臺上，大語言模型（LLM）的應用正逐漸展現其巨大的潛力和價值。隨着大模型不斷地升級和完善，這項技術將爲企業開闢了新的解決路徑，帶來革新的可能。我們持續深入探索並充分利用LLM技術，探索更多的應用可能性，爲企業創造更大的價值，同時也爲消費者帶來更加豐富多彩的數字體驗。
4. 結束語
通過不斷的技術探索與創新，依託於京東科技數據資產的持續完備，京東科技營銷能力更加自動化、數字化和智能化，數據驅動帶來的效果也更加明顯，數字化營銷體系日臻成熟，爲京東科技各項業務的發展提供了強有力的支撐，進一步驗證了我們一直堅持的技術爲本、技術驅動業務的正確性；伴隨着大模型的快速發展，技術變革的速度已經遠超人們的想象，新一輪的技術革命已經到來，京東科技也在新技術的探索使用方面已經積累了初步經驗，但還只是冰山一角，未來將繼續深耕。
作者：京東科技 陳琪
來源：京東雲開發者社區