vivo積分任務體系的架構演進-平臺產品系列05

積分體系如今越來越普遍，是很多線上線下商家都會採用的使用者消費激勵體系，例如：淘寶的金幣、京東的京豆等；此外，各大運營商、航空公司、連鎖酒店、線下商超等也都有自己的積分玩法。積分的價值是連線使用者，增加活躍、保持使用者粘性。透過增加使用者積分價值感的手段，實現業務內迴圈。

vivo積分體系能力已經非常豐富，主要包括以下能力：

vivo積分貫穿整個vivo生態下的網際網路應用，同時手機廠商網際網路業務的獨特性（不僅侷限於單一型別業務）也造就了vivo積分與其他行業生態積分體系的差異性，這些差異性著重體現在vivo積分是與各個業務形態緊密合作，相互滲透。如下圖例顯示在對應簽到、任務中心都與業務方強相關聯。

玩過遊戲的同學都知道，遊戲內日常都會有任務，有目的地指引玩家進行遊戲活動，並給予玩家一定獎勵。

對於積分產品（業務）而言，任務體系一般希望引導使用者瞭解產品、提高產品活躍度、培養使用者習慣，總而言之是期望使用者在使用產品的過程中不斷產生價值行為，透過直接或間接的方式幫助業務方達成業務指標，同時使用者因完成任務得到獎勵，有持續產生高價值行為的動力，最終形成正向迴圈。

福格行為模型是一個用來探尋使用者行為原因的模型，它認為要讓一個行為發生，必須同時具備三個元素：動機、能力、觸發器。

也就是說，只有當一個人有足夠的動機，並且有能力去做到，而且有能觸發使用者行動的觸發器來提醒的時候，一個行為才最終可能發生。

那麼vivo的任務體系是如何搭建的呢，系統建設又走過了哪些歷程？在本次文章中我們將為大家慢慢揭曉。

注：上圖中“業務方”特指vivo生態下的服務方；“端側”特指客戶端APP。

如上圖所示，階段一的設計方案雖然有配置，但在邏輯層還是有很大的開發成本， 在階段二我們著重解決定製化開發效率的問題。

積分任務中心初版線上上執行一段時間後發現，雖然任務基礎資訊可以透過配置化完成，但遠沒有達到預期：透過配置化就能夠實現任務快速上線。

回顧階段一的設計，其實僅僅是引入了任務的定義與配置，但任務的行為以及達成判定都由業務方實現，在專案對接上有不少弊端：

• 跨專案協作週期長：跨專案管理難度大，進度對齊、溝通協調，case by case開發，系統耦合嚴重，靈活性低，業務方邏輯重、開發成本高。

• 業務上運營效率低：一個季度上線不了幾個任務，加上資料分析週期，整體跨度長，效果不理想。

透過分析積分任務的業務場景，我們發現大多數任務行為都是app端側產生的行為，比如使用者在瀏覽器端瀏覽新聞給予積分獎勵。

結合網際網路業務都有日常埋點，我們很容易想到可結合埋點上報捕獲使用者行為，同時為了解決我們初版任務系統的弊端，我們重新梳理出vivo積分任務系統需要支援的核心功能點：

• 引入行為模型：建設集行為定義、採集、計算、觸達為一體的模型體系

• 建設行為SDK：拉取行為配置、上報行為、行為在端側支援過濾、任務完成觸達提醒

• 支援實驗能力：支援任務灰度測試能力，同時支援基於使用者標籤定向投放任務

在剖析這個應用場景時，我們延展發現以下主要痛點：

• 行為採集源單一：非埋點行為類的任務不支援

• 觸達形式單調：只支援簡單的toast以及snackbar

為了解決以上痛點，我們做了多方面的技術調研。

從本質上業務模型並沒有大的變化，依然是“收集行為、判定任務關聯行為是否達成、任務的獎勵發放、對使用者的觸達”，其實我們需要著重關注的是以下幾點：

• 行為採集源的擴充

• 支援複雜行為計算

• 動態的規則配置

從多個維度的技術調研，最終我們選擇AviatorScript做為我們的表示式引擎。

AviatorScript是一個高效能、輕量級的java語言實現的表示式求值引擎，主要用於各種表示式的動態求值。現在已經有很多開源可用的java表示式求值引擎，為什麼還需要Avaitor呢？

1. Aviator的設計目標是輕量級和高效能 ，相比於Groovy、JRuby的笨重，Aviator非常小，加上依賴包也才450K,不算依賴包的話只有70K；當然，Aviator的語法是受限的，它不是一門完整的語言，而只是語言的一小部分集合。

2. Aviator的實現思路與其他輕量級的求值器很不相同，其他求值器一般都是透過解釋的方式執行，而Aviator則是直接將表示式編譯成Java位元組碼，交給JVM去執行。

簡單來說，Aviator的定位是介於Groovy這樣的重量級指令碼語言和IKExpression這樣的輕量級表示式引擎之間。

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很多人普遍認為SDK採集資料會涉及個人隱私，這主要還是不瞭解SDK資料採集的技術原理。

SDK：Software Development Kit，直譯過來就是軟體開發包，用N行軟體程式碼採集資料。SDK採集的任何資料都來自使用者的主觀行為，企業在正常商業活動中獲取的個人隱私資料並不違反法規，而我們積分的任務其實是使用者有意主動去完成行為而獲得一定的收益，同時我們也透過隱私宣告明確告知使用者且獲得使用者同意。