神选能力有多强？看完这篇你就明白了！

今天跟大家唠唠我最近在做的这个“神选”项目，这名字听着挺唬人，就是个内部的小应用，用来做用户分群和策略推送的。

老板找到我，说要做一个更精准的用户运营，别再搞那种“一刀切”的策略。当时我就觉得，这事儿有搞头，能好好玩一把。

我把需求捋捋，大概分成这么几块：

• 用户画像：得知道用户是谁，喜欢什么，干过什么。
• 分群规则：怎么把用户分成不同的群组，规则要灵活，最好能自定义。
• 策略引擎：针对不同的用户群，推送不同的内容或者服务。
• 效果评估：推送完，效果怎么样，得有数据说话。

需求明确，就开始选型。当时考虑几种方案：

• 自己撸：啥都自己写，最灵活，但是也最累，周期长。
• 用现成的平台：省事，但是定制化程度低，可能很多功能用不上。
• 半自研+平台：结合两者的优点，核心功能自己写，辅助功能用平台。

考虑到我们团队人手有限，时间也比较紧，选第三种方案。核心的分群规则和策略引擎自己写，用户画像和效果评估用现成的数仓和BI平台。

接下来就是动手干。我先搭个简单的框架，用 Spring Boot + Redis + MySQL。Spring Boot 负责接口和业务逻辑，Redis 缓存一些热点数据，MySQL 存用户分群规则和策略配置。

用户画像这块，直接从数仓那边拉数据，把用户的基础属性、行为数据、偏好数据都搞过来。然后用一些简单的算法，比如协同过滤、内容推荐啥的，给用户打上标签。

分群规则这块，一开始想搞个可视化的规则编辑器，后来发现太复杂，就先简单点，用 JSON 配置。规则支持各种条件组合，比如“年龄大于 18 岁”、“最近一个月消费超过 100 元”、“喜欢看电影”等等。规则引擎负责解析这些 JSON，把用户分到对应的群组。

策略引擎这块，就是根据用户群组，推送不同的策略。策略可以是优惠券、活动、内容推荐等等。这块也比较灵活，用策略模式来实现，每种策略对应一个 Handler，方便扩展。

效果评估这块，就比较简单，BI 平台会统计每个策略的点击率、转化率、用户留存等等。然后根据这些数据，不断优化分群规则和策略。

开发过程中，踩不少坑。比如：

• Redis 缓存击穿：大量的请求同时请求一个不存在的 key，导致请求直接打到数据库。解决方法是用布隆过滤器预先过滤掉不存在的 key，或者用互斥锁保证只有一个请求去查数据库。
• 分群规则性能问题：用户量大，分群规则一多，性能就下来。解决方法是对规则进行优化，比如建立索引、使用缓存等等。
• 策略推送并发问题：高并发下，容易出现策略重复推送或者推送失败。解决方法是用消息队列异步推送，保证最终一致性。

经过几个月的折腾，这个“神选”项目总算是上线。效果还不错，用户转化率提升不少，老板也很满意。不过我知道这只是个开始，还有很多可以优化的地方，比如：

• 更智能的分群：引入机器学习算法，自动发现用户群组，提升分群效果。
• 更个性化的策略：根据用户的实时行为，动态调整推送策略。
• 更完善的效果评估：建立更全面的指标体系，评估策略的长期效果。

这回实践让我受益匪浅，不仅提升技术能力，也让我对用户运营有更深入的理解。以后有机会再跟大家分享更多的实践经验。

就这样，下次再见！