# 开源CDP客户数据管理营销平台

**Repository Path**: yepp3021/shuwen-cdp

## Basic Information

- **Project Name**: 开源CDP客户数据管理营销平台
- **Description**: shuwen-cdp是基于神策埋点sdk的开源CDP(客户数据平台)系统，功能聚焦于用户数据中台、用户行为分析、用户画像分群、精准营销、AB实验等，帮助企业提高用户运营效率、强化营销能力，实现用户增长。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: GPL-3.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 25
- **Created**: 2024-06-26
- **Last Updated**: 2024-06-26

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

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[获取演示demo](https://docs.qq.com/doc/DU2pMQk1DQmNMZ0pT)

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****5月28日新增功能，进度同步：****

1、【开源版】留存分析-分析用户周期内新增留存情况，近期开源

2、【开源版】漏斗分析-分析多个事件链路过程中用户流量漏斗，近期开源

3、【开源版】通用账号、角色、资源权限管理模块，近期开源

4、【X-PACK】画像分析-用户标签模块，支持自定义用户标签配置，核心功能开发完成，收尾中

![标签列表](image/lable_1.jpg)

![标签配置](image/label_2.jpg)

5、【X-PACK】画像分析-用户分群模块，支持自定义用户标签配置，核心功能开发完成，收尾中

![人群列表](image/group_1.jpg)
![人群配置](image/group_2.jpg)
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## 1、功能介绍

- 数据采集：支持神策埋点数据解析、实时采集;
- 数据大盘：支持可视化分析用户行为数据，包括公共概览和自定义数据概览配置;
  ![公共概览](https://gitee.com/hangzhou-shuwen_0/shuwen-cdp/raw/main/image/overview1.png)
  ![自定义概览](https://gitee.com/hangzhou-shuwen_0/shuwen-cdp/raw/main/image/overview2.png)
- 数据分析：支持事件分析和自定义查询;
  ![事件分析](https://gitee.com/hangzhou-shuwen_0/shuwen-cdp/raw/main/image/event1.png)
  ![事件分析](https://gitee.com/hangzhou-shuwen_0/shuwen-cdp/raw/main/image/event2.png)
  ![自定义查询](https://gitee.com/hangzhou-shuwen_0/shuwen-cdp/raw/main/image/query.png)
- 数据管理：支持配置自定义事件和属性;
  ![自定义查询](https://gitee.com/hangzhou-shuwen_0/shuwen-cdp/raw/main/image/customEvent.png)
- 更多开发中的功能，敬请期待......
  1. 留存分析
  2. 漏斗分析
  3. 用户画像，用户标签、人群划分
  4. 精准营销，人群圈选、渠道推送
  5. AB实验，功能个性化

## 2、代码结构

- shuwen-track：神策埋点数据采集服务
- shuwen-flink：实时收集埋点数据导入clickhouse
- shuwen-server：应用服务端
- shuwen-front：应用前端

## 3、技术框架

- 前端：[Vue3](https://vuejs.org/)、[Arco.Design](https://arco.design/vue/docs/start)
- 后端：[Spring Boot](https://spring.io/projects/spring-boot)
- 数据库：[MySQL](https://www.mysql.com/)、[Clickhouse](https://clickhouse.com/)、
- 中间件：[Flink](https://flink.apache.org/)、[Kafka](https://kafka.apache.org/)、[Redis](https://redis.io/)、[ZooKeeper](https://zookeeper.apache.org/)
- 基础设施：[Docker](https://www.docker.com/)

## 4、系统部署
- 数据库和中间件优先部署，详细过程不赘述，建议使用docker-compose，包括Mysql、Clickhouse、Flink、Kafka、Redis、ZooKeeper
- shuwen-track应用部署，负责接收埋点数据，依赖kafka，配置文件修改kafka的配置
- shuwen-flink部署，负责解析埋点数据并写入clickhouse，依赖Flink(注意flink版本尽量保持一致)，代码中用到ip2region.db文件，需要修改文件路径，打成jar包后通过flink界面上传
- shuwen-server服务端，配置文件修改mysql、clickhouse、redis、zk相应参数后启动即可
- shuwen-front前端，cnpm install;cnpm run dev

## 5、技术支持
- 支持功能定制开发
- 本项目涉及部分大数据链路，部署较复杂，提供详细文档、项目部署、样例数据服务，收取少量费用
- 对以上服务感兴趣的用户可添加以下微信，非诚勿扰，感谢支持

![联系方式](image/%E4%BC%81%E4%B8%9A%E5%BE%AE%E4%BF%A1%E6%88%AA%E5%9B%BE_83e5323b-5111-45c7-b482-c4db97e5254e.png)