用户智能运营体系
孙大冲约 4 分钟“天机”是一个针对游戏数据进行统计、分析从而进行智能化运营的系统。该系统通过丰富的数据以及指标，多层次和多维度的报表、统计图来进行数据展示和分析，从而提高运营等使用人员的决策效率和效应。系统数据涵盖玩家在游戏内的整个生命周期，能够更加全面地分析玩家在每个环节所产生的行为习惯，为后续的运营工作提供参考。
其中，用户维系模块是根据具体的用户分析数据产生用户画像，再根据用户画像中群体的属性和特征标签采取差异化的活动营销，进一步挖掘用户价值，从而整体提升用户留存和价值。本篇内容就是主要介绍了用户维系模块中的非常重要的一环-用户智能的相关活动。
一、业务背景
我们先看下原来的运营人员做活动的实际情况，如下图所示：
图1 业务背景截图
从图中可以看出来，大致有四个步骤：
1、人工导出数据；
2、登录不同的平台导入及下发对应类型的消息（短信、红包、站内信、礼包等）；
3、发送完成之后，需要找人手动跑数来看效果；
4、无法科学验证活动效果。
从上面的步骤可以看出，整个流程是非常繁琐和冗长的。下发一个活动需要找很多的人，切换很多的系统，花费很长的时间。下发完成之后看效果还要人工跑数，非常的麻烦，于是在这个情况下便诞生了用户智能运营体系。
二、业务步骤
用户智能运营体系诞生后，运营人员只需要在天机一个后台 操作即可，主要分为以下四个步骤：
第一步，从用户画像中圈选目标玩家。用户画像包含了玩家众多的标签和属性，让游戏运营活动不再以简单的方式全量触达，而是选取更精准的目标人群。在本系统中，主要通过两个维度来进行精细化玩家圈选：平台属性及游戏属性（见图2）。其中平台属性是针对该玩家在整个平台所产生的一系列行为属性。如平台登录时间范围、流失概率等，我们根据平台的登录时间或者流失概率，对即将流失的玩家进行及时的运营活动，从而延长玩家在平台的生命周期。而游戏属性则是针对某一款游戏的行为标签。如选取《叫我大掌柜》最后登录日期为过去一个月的玩家，对其进行流失召回或者拉新等操作。
图2《叫我大掌柜》玩家筛选界面截图
第二步，针对不同场景，个性化触达玩家。系统内支持触达玩家的方式有：短信、彩信、站内信、游戏内礼包等。并且支持AB测试的对比分析，验证和对比不同触达方式的效果。对流失时间较长的玩家，由于存在时间跨度长，一般选择短信或者彩信的触达方式。而对于流失时间短或者近期活跃的玩家则通过站内信、游戏内礼包码的方式触达。一方面能够降低运营成本，另一方面对玩家也不会造成打扰。对于玩家而言更加友好，运营效果也更好。同时，不同的下发内容对玩家也会有不同程度运营效果的影响。如对于《叫我大掌柜》下发短信的时候，会开启AB测试，对不同的短信文案效果进行对比，（见图3）。AB测试的存在能够很好验证和对比实际的触达效果，辅助运营人员做决策。
图3《叫我大掌柜》触达方式截图
第三步，阶梯式、针对性奖励手段。根据不同的目标玩家群体，提供内容定制化和差异化展示，实现精准营销的“千人千面”。如在针对《叫我大掌柜》游戏运营活动策划中，对玩家下发游戏礼包的操作。虽然都是游戏内礼包，但不同属性的玩家，会收到不一样的奖励额度，从而实现了活动内容的定制化，最大限度提高运营效果。
图4《叫我大掌柜》个性化奖励手段截图
第四步，数据效果跟踪。从数据效果进一步完善和丰富用户画像，形成数据闭环，为第一步玩家精准圈选提供基础。如对《叫我大掌柜》不同流失时间段下发活动数据效果进行对比之后发现，某一个流失时间段的召回效果比较显著，于是，在下次的活动下发过程中，则针对性地对这部分玩家进行圈选和触达，从而最大化整个运营活动的收益。数据报表目前数据是放在holo，结合QuickBI进行呈现。
图5《叫我大掌柜》触达效果报表截图
三、技术架构
接下来我们来看一下对应上面的每个步骤，技术底层是如何实现的，它有几个关键的技术流程：
1、创建流程：
其中，用户类别分为“线上活动”及“离线活动“，“线上活动”为一段时间内，多频次推送目标用户，“离线活动”则是单次推送大量目标用户。目标用户是根据已有“画像标签”从用户画像中拉取。
2、命中流程：
需要注意的是，为了防止相同用户被多次重复命中，这里增加了“待命中用户池”，进一步过滤重复用户，防止用户被打扰。
3、发送流程：
发送流程主要是量级会比较大，触达方式多种多样，尤其要留意服务器、数据库等负载情况，做好充足的监控和告警。
4、数据呈现流程：
数据呈现使用统一采集和上报，通过天机内嵌QuickBI进行多端呈现，在速度、准确性及效率方面有所保障。
总的来说，【用户智能运营体系】就是根据已有基础数据（点击、充值、登录等），通过一系列数据分析和总结及算法模型来构建用户画像和标签，然后根据用户画像中群体的属性和特征标签，采取差异化的活动营销（短信、红包、站内信等）。从而进一步挖掘用户价值，整体提升用户留存和价值。