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  • 今天小编就来大家关于美发行业线上化转型的优势。 美发店作为传统的生活服务业,商圈决定了客户数量和质量,地段好,客流大,竞争少,房租低的商圈,毕竟可遇不可求。 与线上相比,线下实体店又受到“经营的...

    互联网时代人们的很多生活习惯都在消无声息的发生改变,一台小小的手机,正在将大家的生活从传统线下模式转变到线上,比如说在线团购、在线问诊,在线预约等。

    人们之所以乐于线上生活,是因为线上化更能节省时间空间成本,也更具有主观能动性。今天小编就来为大家关于美发行业线上化转型的优势。

    美发店作为传统的生活服务业,商圈决定了客户数量和质量,地段好,客流大,竞争少,房租低的商圈,毕竟可遇不可求。

     

     

    与线上相比,线下实体店又受到“经营的时间和空间”局限,加上房租,人工等成本越来越高,经营风险越来越大。

    稳定的客流显得更加重要,没有客流,就没有生存的机会,没有钱流,就没有生存的意义。

    所以越来越多的美发门店为了提高竞争力,都纷纷实行线上线下一体化经营模式,而预约系统则对美发行业至关重要。

     

    1提升用户体验

    线上预约系统方便快捷,能有效缩短服务时间,用户无需主动联系商家,只需动动手指就能快速地完成整个预约过程,且全部在微信环境内完成,无需安装额外的应用,能大大提升用户体验。

     

    2提高顾客回头率

    传统的会员卡、储值制度渐渐出现了疲倦的态势,也终将被历史淘汰。预约系统能让顾客提前感受到企业服务的标准化、高效化,当他到店消费的时候已经有了一个良好的印象,对于刺激其二次三次消费是十分有利的。

     

    3提高企业工作效率

    对于企业而言,服务预约系统可降低平日工作的沟通成本、运营成本与后期维护成本,能大大提高工作效率。同时可在用户面前树立专业、高效的品牌印象,更容易在得到用户的信任。

     

    4方便企业内部管理

    商家后台便于企业内部管理,不仅能清晰且高效的整合企业整体运营情况,为企业的管理提供有力支持,还能够对个体员工进行业绩考核分析,将数据扁平化呈现,是提升店铺业绩的得力助手。

     

    在现实生活中,美发行业有很多痛点在等待解决,在美发店排队等待美发就是一件很枯燥的事情,而且对于理发师的选择、各种美发产品选择更是无从下手。使用在线预约系统可以解决上述问题,用户只要通过微信,就可以对美发时间、理发师、美发产品等进行选择。如此便利的方式,将为美发行业带来更多的客流量。

    毕竟在这个服务至上的年代,服务越好,所能吸引的客户就越多,产生的效益也就越大。

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  • 大数据营销解决的方案线上运营营销推广的方案.ppt
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  • 把我们的钱小额借款,从中收取利息,再将利息进行分成,我们就会获得一部分的利息费,现在借助互联网、移动互联网技术的网络信贷平台及相关理财行为、金融服务比较多,那我们都知道P2P是如何进行线上运营的呢。...

    有小金库的伙伴们,相信你们应该都做过P2P投资吧,应该也是有所了解的,说的通俗点,就是我们把钱放P2P平台,他们呢,把我们的钱做小额借款,从中收取利息,再将利息进行分成,我们就会获得一部分的利息费,现在借助互联网、移动互联网技术的网络信贷平台及相关理财行为、金融服务比较多,那我们都知道P2P是如何进行线上运营的呢。下面MindManager思维导图给你讲解基本的线上运营流程。

    线上模式主要就是客服和推广方面,客服又可以分为新项目与活动推介,客户服务与回访,每日的咨询量统计和后台操作。

    P2P思维导图

    新项目的活动推广,客服线上资源主要就是qq群的消息发布,微信群发,邮件,以及电话通知。客户的回访主要是电话的来电回访与解答,QQ咨询回复,专门针对新增未投标的的客户的回访。

    P2P思维导图

    最后要对每日的咨询量进行统计,还有后台的操作,新客户的实名认证,借款标新标发布和满标审核。

    P2P思维导图

    推广方面我们主要是做好网站的优化,网站的推广,SEM,精准广告。网站优化就是对网站的代码进行优化,网站推广就是日常的博客,论坛,搜索引擎等,提高它的知名度,以及流量。SEM就是通过竞价的方式,使自己的排名位于前几,从而获得更加高的客流量。

    P2P思维导图

    P2P经营模有六种,纯线上模式典型平台,债权转让模式典型平台,担保/抵押模式典型平台,O2O模式典型平台,P2B模式典型平,P2F模式典型平台。上述经营模式也只是纯线上模式的运营,每种模式都有不一样的运营方案,感兴趣的可以自己用MindManager思维导图(www.mindmanager.cc)自己动手操作操作哦~~

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  • 一次线上运营活动实操

    千次阅读 2014-12-29 10:26:09
    云知光,2014年12月28日24:00举行了一次线上免费领书活动,送出图书4200本。 活动的主要内容是一个微画报,包含约15张图片。活动的传播途径是微信朋友圈,从12月27日18:00到12月29日10:00,到大约1w左右的pv。 ...

    云知光,2014年12月28日24:00举行了一次线上免费领书活动,送出图书4200本。

    活动的主要内容是一个微画报,包含约15张图片。活动的传播途径是微信朋友圈,从12月27日18:00到12月29日10:00,到大约1w左右的pv。


    27日下午6点,服务器开始超载,用户反馈无法打开页面。当时还在南城和monkey一起在小康家看他宝宝,外加找小康吃饭聊聊天,吃完饭火速打的从南城奔回立水桥,幸好一路畅通无阻。

    开机,先看CPU和内存,都还足够。(为什么CPU和内存足够?需要后继学习分析)

    上阿里云后端监控一看,网络流量已经飙满。之前普通运营情况下,以成本计,只用了1Mbps的带宽,活动期间带宽一直在1Mbps上居高不下,导致大量请求超时。


    于是乎,购买了2天50Mbps的带宽,价格大约300不到。

    一点确定,网络立即通畅!


    介绍两款工具,查看带宽:

    1. iptraf,命令行下可视化图像界面,十分简便。



    2. sar DEV -n 3,每3秒统计一次网络流量




    TODO:是否有适合中小开发者的实时监控报警系统?

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  • 场景一: PM近期要举行很大的运营活动,技术大佬过来,询问: 机器能抗住不? 是否需要进行扩容,得扩多少? 场景二:产品要上线,技术大佬过来问 ... 需要个APP-Push活动,计划在30分钟内完成5000w用户的

    场景一: PM近期要举行很大的运营活动,技术大佬过来,询问:

    1. 机器能抗住不?
    2. 是否需要进行扩容,得扩多少?

    场景二:产品要上线,技术大佬过来问

    1. 咱们这得多少资源?
    2. 现在资源够不?

    上面所说的都是系统容量预估的问题,容量预估一般包括:数据量、并发量、带宽、CPU、MEM和磁盘等

    1.并发量

    1.1 总访问量评估

      如何知道总访问量,这个就要和询问业务同事、运营同事、以及产品同事,对于产品上线或者运营活动的预期
      例如:
          需要做个APP-Push活动,计划在30分钟内完成5000w用户的推送,预计点击率为10%,那么PV量,则为
           5000W*5%=500W
    

    1.2 平均访问量QPS

    如何知道平均访问量QPS?
    QPS=总量/时间
    假如时间以天评估,24小时60分钟60秒=8w秒,假设所有请求都发生在白天,那么一天只按照4w秒评估

    举例1:push落地页系统30分钟的总访问量是500w,求

    平均访问量QPS: 500w/(30*60) = 2778,大概3000QPS

    举例2:主站首页估计日均pv 8000w,求

    平均访问QPS:一天按照4w秒算,8000w/4w=2000,大概2000QPS

    1.3 峰值

    如何知道峰值呢,峰值需要根据业务访问的曲线进行评估,
    举例:日均QPS为2000,业务访问趋势图如下图,求峰值QPS预估?
    在这里插入图片描述
    回答:从图中可以看出,峰值QPS大概是均值QPS的2.5倍,日均QPS为2000,于是评估出峰值QPS为5000。

    1.4 评估单机极限QPS

    答案是:压力测试
    在一个服务上线前,一般来说是需要进行压力测试的(很多创业型公司,业务迭代很快的系统可能没有这一步,那就悲剧了),以APP-push运营活动落地页为例(日均QPS2000,峰值QPS5000),这个系统的架构可能是这样的:
    在这里插入图片描述1)访问端是APP
    2)运营活动H5落地页是一个web站点
    3)H5落地页由缓存cache、数据库db中的数据拼装而成
    通过压力测试发现,web层是瓶颈,tomcat压测单机只能抗住1200的QPS(一般来说,1%的流量到数据库,数据库500QPS还是能轻松抗住的,cache的话QPS能抗住,需要评估cache的带宽,假设不是瓶颈),我们就得到了web单机极限的QPS是1200。一般来说,线上系统是不会跑满到极限的,cpu最大跑到%80,单机线上允许跑到QPS1000。

    1.5 根据实际线上冗余度回答两个问题

    步骤1-4已经得到了峰值QPS是5000,单机QPS是1000,假设线上部署了2台服务,那么
    1)机器能抗住么? -> 峰值5000,单机1000,线上2台,扛不住
    (2)如果扛不住,需要加多少台机器? ->需要额外3台,提前预留1台更好,给4台更稳

    2.带宽

    如何评估带宽?
    首先需要知道影响带宽的因素有哪些?

    • 数据包大小
    • 部署方式
    • 通信链路

    2.1 数据包大小

    数据包的大小可以取得到实际的业务数据包大小的平均值

    2.2 部署方式

       如果是直连模式,那么带宽可能需要乘以2,当然还有旁路模式,这个就得具体考虑部署架构
    

    2.3 通信链路

      可能需要和部分业务系统之间都有交互,而且都是通过同一张网卡,那么该节点的带宽肯定占用较大
    

    3. 内存和CPU

    如何估算内存和CPU呢?
    在这里为什么把内存和CPU放在一块呢?因为内存和CPU其实要根据压测效果来讲,因为这些都涉及系统调优之后,根据压测结果,进行估算。
    例如:压测时,10000qps,8C16G单机cpu压到80%,内存消耗8G
    那么当qps达到50000时,那么就需要至少5台这样设备组成集群,或者单机最少配置分配到40C80G.

    磁盘

     磁盘的估算,需要根据业务系统的需要进行分配
     比如:该业务系统每秒的日志产生量为50G, 需要本地保留10分钟的日志,也就是日志落盘量为50G*600=30T左右,那么磁盘最起码得分配到30T
    
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