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:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研员及从事自动驾驶、机器导航等相关领域的工程技术员。; 使用场景及目标:①习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器、无车、无机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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