一. 前言
营销能力变弱了 ，大批量的营销方式已经很难推动用户的购买欲望，需要一种新的模式来提高营销的效果。
二. 关于营销的思考
在这里主要聊一聊为什么会有使用 Flink 的想法。一般从营销的角度来说 ，会有四个层次 ：
定义营销行为 , 被动执行
这种在哪个平台都会有这种营销的方式 ，通过创建一个营销活动 ，由客户自行触发的营销行为。 比如特价商品 ，优惠券发放 ，抽奖行为等 ，一般叫促销。
或者通过用户下单 ，访问界面 ，来默认进行送券 ，送积分 ，推荐商品等方式触发，一般叫事件营销。
当商家创建好这些营销后 ，会通过 Banner 进行输出 ，由客户自行搜索触发 ，执行营销的行为。
这种行为简单 ，省事 ，是最常见的营销方式 ，在现在仍然有大量的使用。
基于业务经验的主动营销
业务人员基于自己的经验 ，自行收集相关的命中对象 ， 同时基于推断 ，为这些对象配置合适的营销活动。
比如近期消费的高等级用户推送符合需求的券等。
- 业务会收集需要推送的信息 ，
也会演变成从数据库中查询指定类型的消费信息 ，会员信息等 - 这种方式过于复杂 ，会给业务带来很大的工作量 ，效果也是基于业务本身的经验 ，现阶段基本没有使用场景了
- 这种还处在原始的营销方式 ，
能做多好主要基于业务的判断
基于大数据的海量营销
通过大数据框架对海量的数据进行聚合 ， 生成用户的人物画像。 例如用户喜欢什么类型 ，经常购买什么 ，购买的主要时间等。
然后基于这些特征 ，创建大量的营销活动 ，进行海量的营销。 例如同时为千万级的用户进行推券 ，推消息等。
- 这种方式也可能会用到 Flink ，但是海量的营销真要算回报率 ，其实不高。发出去的东西 ，其中能正在触发消费的可能万分之一都不到。
更优秀的方式 ： 精准营销
我现在的业务已经过了海量营销的阶段了 ，已经开始靠近精准营销，但是离真正的自动化精准营销还有很大的距离。
精准营销最常见的体现形式就是 ： 千人千面。 不同的人 ，在不同的时候 ，接收到的都是不一样的。
其中不仅涉及到数据的及时 ，还包括准确性和扩散性。
- 及时 ： 今天我想买 ，你应该在我买之前就要把活动推过来 ，明天再给我推 ，快递都已经送到家了。
- 准确 ： 我想买空调 ，你给我推个电扇 ，这是不符合我需求的。
- 扩散 ： 我买了空调 ，我旁边没买空调的邻居也许也想买空调。
- 这里面就涉及到数据的实时性 ，处理的时效性 ，海量的数据 ，甚至包括特征工程及向量的推导。
- 这里很重要的是不能和大数据营销混淆 ， 把一个月前买了某个东西的人抽出来推动他们这个月再买 ，其实不叫精准。
三. Flink 能做什么？
3.1 我处在什么阶段 ？
现在大多数企业都处在精准营销之前， 有的甚至没什么营销。
而我们处在偏精准营销的阶段 ，试图通过降低数据收集的时间和实时的消费行为 ，从而发类似的营销活动。
但是这种处理的量很少 ，对应的营销行为也比较少，相对而言限制性很高。
3.2 出于大数据的海量营销方式 ，本质上有哪些问题 ？
- 数据实时性有限 ： 一般这种方式会消耗大量的资源 ，从十几亿的数据基数里面进行数据统计 ，一般都是跨天
- 数据准确的有限 ： 采集基于数据的准确性来判断 ，这种准确性并不高 ，是走量的模式
- 营销的回报率低 : 可能几百万的券发出去了 ，真正核销的才几万不到
- 并发的要求高 ： 海量的方式会每天集中在某个时间点批量的营销，对系统压力太大
3.3 Flink 能否解决这些问题？
基于这些 ，需要一个工具能实现更快速 ，更准确的数据处理 ，Flink 就是一个很好的选择。
这一篇就不谈技术 ，来看看现阶段大型企业是如何做自己的实时处理的 ：
@ 以下资料来源于阿里藏经阁 《Apache Flink 案例集》
小米 Flink流批一体
小米从 2019 年逐步把 SparkStreaming 替换为 Flink ，基于 Flink 等组件 ，使数据链路由 T+1 降低到了秒级；
并且在 2021 年基于 Flink 和 Iceberg 来构建流批一体的实时数仓解决方案。
而后发展出了 离线的数据集成 + 实时数据集成 + 批流混合集成 的数据集成方式。
通过对 DB Binglog 和 日志数据的收集 ，来实现后续的业务。
快手通过 Flink 实现实时数据分析
快手自 2018 年开始对 Flink 进行整合 ，后面逐步开始实时化的处理数据 ，例如 ：
- 超大多维报表的实时化
- 湖仓一体的建设
当然还有很多其他的案例 ，主要是偏结构和技术 ，对业务常见的描述较少。
但是从提来说 ，Flink 完全可以解决以下问题 ：
- 复杂的数据源和海量的数据
- 低延迟的实时数据处理 ，实时数据分析
- 智能的扩展 ，包括 AI 的后续复杂处理及计算
- 优秀的计算能力，可扩展能力
总结
从需求上来说 ，来实现千人千面级别的自动化精准营销 ，常用的大数据框架是不满足特性的。
一般的大数据通常是海量数据的处理 ，但是实时性并不会特别强。
而使用 Flink 是可以实现我们的需求 ，它实时处理能力和有状态的精准处理 ，可以用来做精准营销的组件之一。
逆水行舟 ，不寻求突破 ，就难免会掉队。
最后的最后 ❤️❤️❤️👇👇👇
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