运营人看双十一,学营销技巧

本文介绍了双十一期间电商采用的游戏化营销策略,包括组队PK、任务激励和猜价格等特色活动,旨在通过增加互动性和趣味性来提升用户活跃度和留存率。

相信双十一是所有电商人躲不开的热点吧?众所周知,每年的双十一都会有不同的活动。虽然每一年的内容形式看似不同,其实具体的玩法是相似的,都是通过任务和游戏的形式获得等级,胜利队伍分得的钱钱可以用于购物中,毫无疑问吸引了一众玩家参与。那么,相比起之前的双十一,今年的活动玩法又有什么不同呢?

1、组队pk

用户做任务获得喵果升级,组队/单人自成一队与系统随机分配的对手进行pk,级数越高的队伍就能获胜。用户进入对应级数的场次,除了完成任务升级,还可以拉人来为队伍助力,以求超过对手。胜利的队伍可以获得对应场次的money,游戏活动截止后,累积下来的钱钱可以用在双十一期间的购买中。

特点:通过拉好友互助实现社交属性,带动更多人知晓并参与该活动。

2、任务激励

上面有提到,玩家通过做任务获得喵果,实现升级。这类任务也没有什么不同,无非是刷刷商品页、看直播、玩游戏,增加了曝光和游戏应用的互动。这样一来,用户可以在浏览的时候关注自己心仪的产品;又能增加游戏页面的曝光,让用户在活动结束后也会继续玩游戏,增加应用的互动频次,提高留存和活跃。

特点:游戏化营销,为活动增加丰富性和趣味性,提高转化能力。

3、猜价格

今年与往年不一样的一个玩法是竞猜价格。一共有四场的机会让用户猜价格,中午12点和12点半,下午6点和6点半。

具体规则是这样的:用户可以选择多样商品凑成规定的价格,最接近的排名越靠前,一共有6轮,晋级成功可以进入下一轮的竞猜,如果中途晋级失败可以用卡片复活(通过完成任务获得),但是只能用一次。

特点:为活动增加玩法,也更贴近双十一主题,对于经常购物的小伙伴来说是一个大显身手的好机会。

好啦,关于双十一的玩法先介绍到这里,同为互联网行业的朋友,要想增加自家产品活跃度和提升用户留存,其实就可以从这些案例中参考借鉴。通过游戏化的形式降低产品的使用门槛,吸引用户参与其中,也能为内容和服务增添趣味性和互动性。将游戏与产品结合,可以有效提高品牌知名度。

以世界杯为例,互联网行业也可以用上这个热点做营销,比如:打造世界杯UI页面、提供足球主题游戏、特定产品等形式,吸引用户使用。利用分享的功能让用户主动邀请好友,一起看球/玩游戏,增加话题性。

 

接入概述

直接嵌入互动内容、游戏等,服务已经将玩法开发完成,可以根据需求修改或默认玩法规则,无需再次开发。

  1. 创建应用
  2. 获取accountSecToken
  3. 依据接口文档实现业务逻辑

第一步:创建应用

登录开放平台官网后,在管理中心创建应用,在审核成功后,开通游戏服务。

第二步:获取accountSecToken

accountSecToken的使用及生成方式说明:

  • accountSecToken是用户在客户端操作凭据,建议开发者在服务端获取accountSecToken。

接入流程图

请求URL

  • http://open.doyep.cn/api/account/login

请求方式

  • POST

  • Content-type application/json

参数

参数名必选类型说明
appIdstring应用id
timeStampstring时间戳(毫秒)
nonceStrstring随机字符串
signstringMD5签名
uidstring用户唯一标识
unamestring用户昵称
headImgstring用户头像URL

返回示例

  {
  "code": "200",
  "message": "操作成功",
  "success": true,
  "data": {
    "accountSecToken": "e6aa932ca44e433aa9a9a32d00e54083",
    "imUrl": "ws://192.168.101.128:8888"
  }
}

返回参数说明

参数名类型说明
accountSecTokenstring用户token
imUrlstringim连接地址

备注

  • 签名规则:开发指南-签名生成规则

第三步:依据接口文档实现业务逻辑

 

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合群:具备一定信号处理、机器习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研员及工程技术员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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