Глава 218 - 1. Как ты вообще поступил в Институт Сюйчэна?
В апреле Lashou провёл на «Хули-тао» две специальные распродажи купонов, достигнув совокупного объёма продаж в 57 миллионов юаней и получив 230 тысяч новых клиентов.
За это Lashou заплатил 20 миллионов маркетинговых сборов и 9,2 миллиона бонусов за привлечение. ROI (окупаемость инвестиций) с трудом дотягивал до 2, что, на первый взгляд, казалось невыгодным.
Однако эти 57 миллионов позволили Lashou увеличить свою долю рынка на 3,5% в апрельской гонке, уверенно обойдя Meituan, Wowotuan и Gaopeng.
Даже Juhuasuan с его многомиллионной аудиторией в первый месяц выхода на рынок групповых покупок не смог превзойти Lashou.
Поначалу Чэнь Яньсэнь следил за конкуренцией в сфере купонов, но потом, занятый подготовкой к «Суперсейлу» 22 апреля, перестал обращать на это внимание.
Благодаря совместным усилиям отделов рекламы, мероприятий и операционного управления, по итогам трёхдневной акции DAU (ежедневная активная аудитория) «Хули-тао» впервые перевалил за 3 миллиона.
Но Чэнь Яньсэнь понимал: исходя из текущего недельного удержания, если к концу месяца DAU стабилизируется на уровне 2,7 миллиона — это уже будет успехом.
Акция завершилась с общим объёмом продаж 93 миллиона, хотя официально объявили о 100 миллионах.
Валовая маржа упала с 10% до 6,3%. С учётом затрат на покупку трафика, прибыль от акции была практически нулевой.
Зато имя прогремело!
Спустя полгода активной работы с рынком и обучения пользователей, многие потенциальные клиенты, даже если ещё не пользовались «Хули-тао», перестали считать кэшбэк-сервисы мошенническими сайтами.
Чэнь Яньсэнь отложил «Алгоритмы: построение и анализ» и «C Primer Plus», встал и направился вниз.
В голове он прокручивал варианты решения проблемы с подтормаживанием Android.
На самом деле, лаги Android были связаны не только с софтом, но и с ограничениями железа.
В 2011 году процессоры имели низкую частоту и мало ядер, что мешало быстрым вычислениям.
Кроме того, в то время Android-смартфоны обычно имели от 512 МБ до 1 ГБ оперативной памяти и 4 или 8 ГБ встроенной, с низкой скоростью чтения/записи, так что тормоза были неизбежны.
Изменить железо Чэнь Яньсэнь не мог, но на уровне системы он хотел разработать более эффективный алгоритм управления памятью, чтобы решить проблему её фрагментации и перерасхода.
У него было две идеи: первая — оптимизировать алгоритм планирования процессов для повышения скорости отклика системы; вторая — внедрить алгоритм сборки мусора по поколениям, настроив условия и стратегию запуска для повышения эффективности очистки.
Собравшись с мыслями, Чэнь Яньсэнь пришёл в офис команды Aurora и вызвал Ван Тэна.
— Брат Сэнь, черновая архитектура Aurora готова, есть три версии прототипа интерфейса, модули загрузки системы и файловой системы только что прошли тесты... — начал докладывать Ван Тэн, думая, что босс пришёл узнать о ходе разработки.
— Я не за этим. У тебя есть идеи, как решить проблему лагов и медленной работы системы?
Чэнь Яньсэнь махнул рукой, приглашая его во временную переговорную.
— Обычно уменьшают количество анимаций, снижают разрешение экрана, жертвуя частью пользовательского опыта. Или решают вопрос аппаратно: добавляют памяти, ставят более мощные многоядерные процессоры, — нахмурившись и опираясь на свой опыт в OPPO, ответил Ван Тэн.
— А есть способ лучше, на уровне системы? — пожал плечами Чэнь Яньсэнь. Он не хотел жертвовать UX и не собирался пичкать пользователей дешёвым железом.
— Можно улучшить механизм управления памятью или оптимизировать планирование процессов, но OPPO и другие китайские производители уже пробовали, эффект так себе, — рассуждал вслух Ван Тэн, указывая на недостатки этих методов.
Через десять с лишним лет Android-смартфоны перестали тормозить даже после 3–4 лет использования. С одной стороны, Google постоянно обновлял ОС, устраняя недостатки ранних версий.
С другой стороны, железо совершило гигантский скачок: 16 ГБ ОЗУ и 1 ТБ ПЗУ стали нормой, и проблема лагов исчезла сама собой.
— У меня есть мысль: разделить данные на «молодое поколение», «старое поколение» и «метапространство», создав разные области памяти. На основе времени, частоты сборки мусора и использования памяти, с помощью умного алгоритма чистить мусор в фоне в реальном времени...