Dittofeed项目新增数值型用户特征与事件属性的GTE/LTE运算符支持

在用户行为分析和营销自动化领域，精确的数值范围筛选能力对于构建精准用户分群至关重要。Dittofeed项目近期实现了对数值型用户特征(user traits)和事件属性(event properties)的"大于等于"(GTE)和"小于等于"(LTE)运算符支持，这一功能升级显著增强了平台的数据筛选能力。

功能背景与业务价值

在用户分群和事件触发规则配置中，数值范围查询是常见的业务需求。例如：

• 筛选年龄大于等于30岁的用户群体
• 识别单笔消费金额小于等于100元的交易行为
• 统计过去30天内登录次数超过5次的活跃用户

传统的等于(EQ)和不等于(NEQ)运算符无法满足这类范围查询需求，导致业务人员不得不采用变通方案或无法实现精确筛选。GTE(≥)和LTE(≤)运算符的引入填补了这一功能空白。

技术实现要点

Dittofeed通过两个核心提交实现了这一功能：

1. 用户特征数值比较：系统现在可以解析并执行类似"User Trait age >= 30"的查询条件，对存储在用户属性中的数值数据进行范围筛选。

2. 事件属性数值过滤：支持在事件触发条件中添加数值范围限制，例如"User Performed purchase_event where made_purchase.price <= 100"这样的复合查询条件。

应用场景示例

1. 用户分群：轻松创建"高价值用户"分群，定义为"最近一年消费总额≥1000元且最近一次消费金额≥200元"的用户群体。

2. 营销活动触发：设置自动化营销规则，当用户浏览商品超过5次但未下单时触发促销信息推送。

3. 行为分析：分析用户停留时长在30-60秒之间的页面浏览行为，优化内容策略。

技术实现考量

在实现过程中，开发团队需要特别关注：

1. 类型安全：确保运算符只应用于数值型字段，避免对字符串等非数值数据的误操作。

2. 查询优化：对于大规模数据集，数值范围查询需要合理的索引支持以保证查询性能。

3. 边界条件处理：明确包含等于情况下的边界值处理逻辑，确保与业务预期一致。

这一功能升级使Dittofeed在用户行为分析和营销自动化领域的竞争力得到进一步提升，为业务用户提供了更强大的数据筛选和分析能力。