O2O广告投放自动化

随着O2O电商平台的快速发展，快消品品牌商对精准广告投放的需求日益增长。然而，由于不同平台（如美团、饿了么、京东到家、淘宝买菜、多点等）的广告投放系统独立运行，代运营公司面临以下挑战：
多平台管理复杂：需登录不同后台操作，效率低下。
投放策略难统一：各平台竞价逻辑、数据格式不同，难以制定标准化策略。
人工监控成本高：异常情况（如预算超支、竞价失败）依赖人工发现，响应滞后。
缺乏精细化运营：难以从品牌、子品牌或品类维度分析投放效果并优化。
为此，我们构建了智能广告投放管理系统，通过聚合多平台数据、自动化策略和智能监控，提升投放效率与ROI。

1. 多平台广告计划统一管理
数据聚合：自动爬取美团、饿了么等平台的广告计划数据（预算、出价、商品状态等），标准化存储。
批量操作：支持跨平台批量改价、上下架商品、调整预算，减少重复操作。
多维管理：按品牌、子品牌、商品类目等维度分类管理计划，支持自定义标签。
2. 智能预警监控
异常检测：实时监控消耗突增、竞价失败、ROI低于阈值等异常，通过企业微信/邮件告警。
竞品对标：抓取竞品投放数据（如排名、折扣力度），对比自身计划并提示优化建议。
3. 自动化投放策略
规则引擎：预设策略（如“早高峰自动加价10%”“库存不足时自动下架”），减少人工干预。
动态调价：根据平台流量、历史转化率自动调整出价，平衡成本与曝光。
A/B测试：自动分配预算测试不同素材/关键词，择优推广。
4. 数据可视化与优化
跨平台报表：整合各平台数据，生成品牌/品类维度的投入产出分析看板。
归因分析：关联广告曝光与订单数据，定位高转化渠道。

1个项目经理+1个产品+1RPA工程师+1java工程师+1前端工程师+1测试工程师，总共6人，开发周期5周完成。我主要负责项目经理和部分前后端开发工作。用到了若依框架（java spring）、影刀RPA、mysql和redis，难点是如何保证数据及时性和准确性的情况下避免触发平台风控，我们前期做了充分的调研和设计及沟通确保能够满足业务需求，在运营安全性上也做了充分的工作。