程序聚合 软件案例 标签大数据营销管理平台

标签大数据营销管理平台

2025-09-10 19:30:49
行业:大数据、广告营销
载体:网站
技术:Vue、Vue Router、Webpack

业务和功能介绍

一、立项背景与目标
当前短信广告投放存在“同内容群发、转化低、运营人工干预多”的痛点。企业已经积累了大量用户行为、属性、偏好等基础数据,并经整理沉淀为可复用的“标签”资产。本项目旨在:
将标签结构化、可视化,降低运营理解与选取成本。
通过标签组合构建细粒度“用户群”,支撑差异化短信营销。
以项目为载体管理投放生命周期(创建、进度、成员协作、结果归档)。
提供营销效果分析(触达量、意向量、意向率等),形成数据闭环。
面向运营人员,提升投放精准度、响应效率与过程可追溯性,减少盲目触达与资源浪费。

二、软件功能与核心模块
首页仪表盘
我的项目:展示项目总览、进度百分比、状态、成员头像(首位为负责人)
系统通知:运营平台公告、功能变更提醒
我的待办:工单列表,支持分页与状态色标
快捷操作:直达“标签广场 / 项目管理 / 用户群管理 / 审批 / 营销管理 / 统计分析”
标签模块
平台数据统计:标签分类数、标签定义数、标签总量、覆盖人群数(自动格式化万/亿单位)
标签上新 / 热门标签:快速浏览最新或高使用频次标签
标签地图:按“消费行为 / 出行偏好 / 生活阶段 / 兴趣偏好 / 内容行为 / 设备属性 / 地域特征 / 会员特征 / 渠道来源 / 场景人群”等维度分层展示,支持点击跳转详情
用户群管理
用户群列表:名称、编码、人数、最后更新时间、计算状态、推送状态、更新方式、创建方式
操作能力:详情、下载申请 / 取消申请 / 下载、扩展(人群再加工)、画像生成 / 查看 / 重新生成
项目管理
统计卡:项目总数 + 各状态数量分布
列表:基本信息(图标、名称)、状态标签、进度条、最后更新时间拆分显示、成员头像、操作
支持按状态 Tab 与名称关键词筛选
营销分析
过滤条件:项目、推送配置、日期范围
效果概览:堆叠柱图展示“有意向 vs 其他”数量,动态高度自适配
数据明细:计划名称、关联项目、通道类型、推送人群、推送时间、推送人数、意向人数、意向率、城市
支撑投放效果复盘与优先级策略优化
工单与审批:支撑运营流程化、责任明晰化

三、业务流程 / 功能路径
登录进入首页:获取个人信息、项目概览、通知与待办 → 识别需处理事项
进入“标签”模块:理解可用数据资产与结构 → 发现可组合的特征因子
在“用户群管理”中:基于标签规则或导入构建目标人群 → 运行与维护(更新策略、暂停、画像生成、下载)
在“项目管理”中:创建营销项目 → 选择匹配用户群 → 分配成员 → 跟踪进度与协作
进入“营销分析”:查看阶段或汇总效果 → 分析意向率差异 → 反向指导标签与人群策略迭代
必要时通过工单 / 审批通道保障合规与流程闭环。
整体形成“标签沉淀 → 人群构建 → 项目投放 → 效果分析 → 策略回流”闭环,持续提升精准触达与营销 ROI。

项目实现

架构与设计思路
系统采用前后端分离:前端 Vue2 + Vue Router + Vuex + ElementUI 构建业务界面与交互,ECharts 用于营销分析可视化;后端为 Java Web。静态资源按模块归档,公共组件如复用状态与样式。路由层以“首页 → 标签 → 用户群管理 → 项目管理 → 营销分析”串联业务闭环;菜单与顶部快捷入口保持路径一致性避免相对路由叠加问题。数据流设计遵循“标签沉淀 → 规则/导入组合成用户群 → 绑定项目执行投放 → 效果埋点回流 → 再优化标签/人群”的闭环。状态分层:局部交互(表格分页 / Tab / 搜索)使用组件内部 data;跨页面(用户信息、权限、字典缓存)放入 Vuex;可视化部分通过按需计算 chartData 并延迟 nextTick 初始化 ECharts,动态高度自适配数据行数。样式方面采用 scoped + 语义化结构。

个人负责内容与结果
承担全部前端架构、组件规范、路由体系、权限指令接入(v-hasPermi)、可视化实现、表格/弹窗交互、状态管理策略与性能微调(减少重复渲染与大列表重排)。独立完成“标签总览、用户群(创建/导入/扩展/下载/画像)、项目管理(状态统计 + 进度 + 成员头像叠加)、营销分析(堆叠横向柱图 + 过滤联动)、工单待办、系统公告、快捷导航”全链路。
项目成功对接广州移动场景投放,稳定迭代近两年,功能成熟,月均创收50W+ ,显著提升运营投放精准度与配置效率。

难点与解决方案
(1) 多层级嵌套选择 + 组合逻辑表达:用户群创建时多个一级/二级 Select 需要表达交集/并集/序列逻辑。做法:为每个选择单元建立结构化对象 {level,parentKey,logicKey,valueList},按层级聚合入数组;提交前 JSON.stringify,后端按 key 解析,避免平铺字段命名爆炸与赋值错位。
(2) 复杂回显:编辑用户群需把后端返回的序列化规则还原成多个 Select 组件初始值。方案:解析 JSON → 递归分组(按 level / logicKey 建立索引 Map)→ 重建同构数组 → 按组件 ref / 动态 v-for 顺序回填,确保顺序与依赖关系不乱。
(3) 深层与跨组件数据共享频繁:头像叠加、字典标签、状态彩色标、权限控制多处复用。方案:抽取 DictTag / 通用格式化方法(numberFormat / sliceArr / splitStrBySpace)+ Vuex 缓存用户、字典、权限集合;减少 props 链条与事件“楼梯”式冒泡。

总结:通过结构化规则表达 + 规范化状态分层 + 组件抽象 + 路由命名治理 + 可视化自适配策略,项目实现高扩展、易维护与业务闭环支撑。

示例图片视频


吻仙风
1天前活跃
方向: 前端-Web前端、
交付率:100.00%
相似推荐
某AIGC元宇宙项目
为某省级官媒合作打造元宇宙内容创作SAAS化生产力平台,结合虚拟数字人、虚拟人直播、3D视频制作工具、真声克隆、VR云展、一体机等XR应用提升虚拟内容制作效率,核心业务包含: 一、SAAS企业租用体系 二、企业授权模型管理与本地桌面端分发 三、桌面端3D元宇宙编辑工具 四、AI脚本驱动数字人动作 五、声纹克隆训练 六、直播弹幕获取与问答互动
电子技术及应用
平台按电子技术知识体系分为三大模块,每个模块包含认知、训练、测试模式及答题系统: 基础电路模块 仿真电阻、电容、电感等元件的伏安特性,支持搭建串联 / 并联电路、RC/RL 暂态电路; 提供虚拟万用表、示波器等设备,实时测量电压、电流波形,认知模式中可 3D 可视化电流流动与能量转换过程。 模拟电路模块 还原三极管放大电路、运算放大器应用(加法器、比较器)等经典电路,支持参数调节(如电阻值、电源电压); 训练模式中可观察电路失真现象(饱和失真、截止失真),系统自动标注故障点并提示调试方向。 数字电路模块 包含门电路、触发器、计数器等逻辑电路,支持拖拽式搭建时序逻辑电路; 测试模式中随机生成电路设计任务(如 “设计一个 4 位二进制计数器”),通过虚拟逻辑分析仪验证电路功能。 共性功能 答题模式:围绕电路原理、元器件参数计算设计题库,支持电路图标注作答; 双端适配:PC 端支持高精度参数调节与电路仿真,VR 端可 “拆解” 芯片内部结构,直观理解半导体工作原理。
工业过程控制虚拟仿真平台
平台为液位、流量、压力三大系统均设计认知、训练、测试三大实操模式及独立答题模式,双端功能各有侧重: 核心功能模块 认知模式:3D 交互式拆解设备结构(如离心泵内部叶轮、压力变送器传感器),动画演示控制原理(如 PID 调节闭环逻辑),VR 端支持 1:1 场景漫游与设备拆解。 训练模式:分级任务训练(新手 / 进阶 / 专家),PC 端支持 0.01 级精度参数调试(如 Kp/Ti/Td)与算法编写(兼容西门子 ST 语言),VR 端通过手柄实现阀门旋转、泵体启停等自然交互。 测试模式:随机生成复合工况(如 “液位扰动 + 传感器故障”),限时完成参数整定与故障排除,系统自动从控制精度、响应速度等维度评分。 答题模式:围绕控制原理、算法逻辑设计题库(如 “积分饱和的解决方法”),PC 端支持公式输入,VR 端支持语音作答。 双端特色 PC 端:强化数据可视化(实时曲线、PLC 程序编辑区)与批量教学管理,适合复杂算法调试; VR 端:1:1 还原工业场景,通过手柄手势与震感反馈模拟设备操作,增强空间认知与应急处置体验。
车铣加工虚拟仿真软件
软件以 “沉浸式实操 + 标准化教学” 为核心,构建全流程虚拟实训体系,核心功能包括: 高保真设备仿真:还原车床、铣床等 10 余种主流加工设备的机械结构与操作逻辑,支持主轴转速、进给量、刀具选择等参数精细化调节,操作手感与实体设备一致。 多场景加工任务:涵盖轴类零件、盘类零件、异形件等 30 + 典型加工案例,内置从毛坯到成品的全流程工艺指导,支持自定义工件图纸导入,满足个性化实训需求。 智能错误预警与解析:实时监测操作步骤,对刀具碰撞、参数错误等风险进行声光预警,并生成三维动画解析错误原因及改进方案,降低学习成本。 教学管理系统:教师端可布置加工任务、查看学生操作轨迹与工艺参数,自动生成技能评估报告;支持多人同步实训,便于课堂互动与小组协作。 考核认证模块:设置初级(基础操作)、中级(复杂工件加工)、高级(工艺优化)三级考核体系,结合加工精度、效率、安全性等指标自动评分,对接行业技能认证标准。
MNN_FaceTrack
这是一个移动端快速视频多人脸跟踪的开源项目,这个项目是基于mtcnn人脸检测加上最简单的模板匹配进行人脸跟踪的,算法简单但效果显著,移动端速度可以达到250帧以上,该项目的特点是可实现多人脸跟踪。开源视频人脸跟踪算法,MNN基于mtcnn人脸检测+onet人脸跟踪,在i7-9700k的cpu检测速度可高达500fps
帮助文档   Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服