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:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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