[参赛项目] 用户旅程画布
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项目简述
通过用户行为、属性标签、等数据筛选受众，通过追踪刻画用户实时行为轨迹，实现动态营销策略的调整。
背景
离线数仓报表方式
某蛋糕公司面临母亲节大促活动，相关部门基于数据仓库团队所提供的去年母亲节期间营销指标，进行活动方案的制定，但是往往会面临计划赶不上变化，前年热门商品，今年却成了无人问津的冷门商品，往年都是20岁女性是核心购买人群，今年却发现30岁男性成为主力，但是商城广告入口还是依据去年逻辑进行版面的投放，导致了大量的订单流失。
用户旅途画布方式
某蛋糕公司面临母亲节大促活动，相关部门首先是基于数据仓库团队所提供的去年母亲节期间营销指标，进行活动方案的制定，同时使用”用户旅程画布“对首页的各个版面进行基于业务逻辑的用户行为轨迹监控，当活动开始时平台的大屏,会实时的反应出各个预制旅途流量进入情况，漏斗留存情况,运营的小伙伴根据实时的数据进行动态的商品调整、营销策略的调整，同时根据用户的行为针对性的进行推送，使我们活动的展品、销售策略能随着需求的变化而动态变化，产生一个非常好的销售效果。
目标
针对“双11”、“618”这种“寸金难买寸光阴”的场景，通过构建个性化的用户旅程，在用户旅程的不同触点，自动地传递用户所想、所需和所要，引导用户向高频、转化和忠诚迁移，实现高效增长。
实施方案
技术架构
用户行为历史明显数据存储介质：Mongodb
规则Drools文件存储介质：Mysql
规则管理系统：Drools
核心处理引擎：Flink
SDK上报用户行为数据存储介质：Kafka
Flink的状态数据存储介质：HDFS
Flink的运行模式基于：Yarn
标签数据存储介质：BitMap、Hive
技术实现思路
在Web页面首先通过拉出用户分群来划分出高价值，值得我们去掌握其行为轨迹的群体，这个过程是通过将一个个标签表转存为一个个对应的BitMap，通过BitMap的位运算特性进行高效的JOIN操作，比如用户选择男标签、20岁标签、地域标签北京，通过对3个存储标签数据的BitMap进行JOIN操作完成通过标签筛人的过程。然后定义事件如：浏览页面A->加购男装->加购婴儿用品->浏览页面B，这个过程会被前端通过接口返回给后端的Mysql数据库。
同过Flink的CDC增量订阅Mysql的binlog完成动态的规则逻辑数据的捕获，将规则引擎Drools和Flink进行结合，通过动态规则加载机制、查询缓存机制使Flink完成在无限数据流中进行核心数据逻辑的抓取、匹配、迭代计算实现下图中的数据展示，最后通过购买一些ToB公司提供的推送服务完成相应的APP、小程序弹窗的精准触达。
成员介绍
成员：monster
个人介绍：一个靠Flink养家糊口的无名小卒
天池昵称：monsterChen
hi～I'm Tina ，Operations Manager ，the organizer of FFA hackathon
Can you tell me your WeChat ，Email or Dingtalk？
Do you want to ask why I withdrew from the race? I couldn't make it to Shanghai for personal reasons
we can online～
非常感兴趣您的这个项目，希望有更详细的技术细节能够抛出一起学习~