業(yè)務(wù)挑戰

  • 缺乏用戶(hù)精準洞察,營(yíng)銷(xiāo)效果差

    品牌需要通過(guò)消費動(dòng)機、消費態(tài)度和消費行為對用戶(hù)需求的精準洞察,傳統營(yíng)銷(xiāo)模式?jīng)]有滿(mǎn)足用戶(hù)實(shí)際的需求,營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)轉化率低

    品牌需要通過(guò)消費動(dòng)機、消費態(tài)度和消費行為對用戶(hù)需求的精準洞察,傳統營(yíng)銷(xiāo)模式?jīng)]有滿(mǎn)足用戶(hù)實(shí)際的需求,營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)轉化率低

  • 千人一面,用戶(hù)體驗差

    用戶(hù)每次訪(fǎng)問(wèn)電商企業(yè)網(wǎng)站、APP,看到的基本都是同樣的商品,體驗比較差;長(cháng)期以往審美疲勞,再次訪(fǎng)問(wèn)意愿不強烈

    用戶(hù)每次訪(fǎng)問(wèn)電商企業(yè)網(wǎng)站、APP,看到的基本都是同樣的商品,體驗比較差;長(cháng)期以往審美疲勞,再次訪(fǎng)問(wèn)意愿不強烈

  • 缺乏有效營(yíng)銷(xiāo)工具,庫存積壓多

    由于缺乏有效的營(yíng)銷(xiāo)工具,無(wú)法為特定商品發(fā)掘潛在用戶(hù),導致大量電商企業(yè)商品滯銷(xiāo)、庫存積壓的情況

    由于缺乏有效的營(yíng)銷(xiāo)工具,無(wú)法為特定商品發(fā)掘潛在用戶(hù),導致大量電商企業(yè)商品滯銷(xiāo)、庫存積壓的情況

  • 基于新技術(shù)自研,學(xué)習成本高

    當電商企業(yè)開(kāi)始嘗試自研精準營(yíng)銷(xiāo)工具和平臺后,往往需要投入大量的成本進(jìn)行機器學(xué)習、算法模型等新技術(shù)的探索,成本高,見(jiàn)效慢

    當電商企業(yè)開(kāi)始嘗試自研精準營(yíng)銷(xiāo)工具和平臺后,往往需要投入大量的成本進(jìn)行機器學(xué)習、算法模型等新技術(shù)的探索,成本高,見(jiàn)效慢

解決方案場(chǎng)景

商品推薦

場(chǎng)景特點(diǎn)

基于用戶(hù)歷史行為計算商品相似性,實(shí)時(shí)更新候選列表,提升用戶(hù)體驗,提升轉化率


場(chǎng)景優(yōu)勢

  • 簡(jiǎn)單易用: 內置電商模板(數據接口、算法、流程),簡(jiǎn)單配置即可使用
  • 彈性伸縮: 支持電商高并發(fā)峰值場(chǎng)景,計算能力秒級擴展
內容推薦

場(chǎng)景特點(diǎn)

提取內容標簽,結合用戶(hù)行為,分析偏好,幫助用戶(hù)從海量信息中找出感興趣的、有價(jià)值的內容信息


場(chǎng)景優(yōu)勢

  • 內容風(fēng)險可控: 不合格內容的識別是UGC類(lèi)網(wǎng)站的重點(diǎn)工作,用AI技術(shù)識別違規內容,可以降低運營(yíng)風(fēng)險
  • 識別內容標簽: 識別內容的場(chǎng)景、人物、語(yǔ)音、文字,形成多維的分類(lèi)標簽

解決方案架構

方案描述


在天潤智力上對用戶(hù)海量訪(fǎng)問(wèn)、交易等數據的深度挖掘分析,針對每位用戶(hù)進(jìn)行實(shí)時(shí)個(gè)性化推薦,提升商品的銷(xiāo)量

  • 計算引擎

    除了MRS、DWS提供的標準計算能力外,天潤智力電商推薦解決方案還支持機器學(xué)習服務(wù)、深度學(xué)習服務(wù)來(lái)提供更強大的計算能力,滿(mǎn)足更復雜的推薦需求

  • 推薦引擎

    天潤智力為推薦業(yè)務(wù)定義了一套完整的規范,從輸入,到計算,到輸出,企業(yè)可以在這個(gè)框架下自定義算法和規則,以此滿(mǎn)足各種場(chǎng)景的需求

  • 用戶(hù)畫(huà)像

    根據用戶(hù)收藏、成交、點(diǎn)擊、注冊信息、定位、日志等多份數據,實(shí)現洞悉消費者群體的360度洞察畫(huà)像

  • API

    以Restful的方式對外部用戶(hù)提供API調用服務(wù),輕松實(shí)現推薦系統和現有業(yè)務(wù)系統的對接

方案優(yōu)勢

  • 千萬(wàn)維度特征畫(huà)像,精準洞察用戶(hù)

    根據用戶(hù)海量訪(fǎng)問(wèn)、交易等數據,利用高性能分布式推薦算法,全方位分析用戶(hù)各種行為之間的關(guān)聯(lián)性;支持千萬(wàn)維度特征,分鐘級模型更新

  • 大數據精準推薦,千人千面

    借助天潤智力大數據服務(wù),推薦系統可以實(shí)現秒級更新用戶(hù)畫(huà)像、物品畫(huà)像、召回候選集等?蓪(shí)時(shí)從海量數據中挖掘用戶(hù)興趣,及時(shí)捕捉用戶(hù)的興趣變化,確?稍谧詈线m的時(shí)機對客戶(hù)進(jìn)行精準推薦

  • 效果評估等營(yíng)銷(xiāo)工具,有效降低庫存積壓

    支持獲取單個(gè)用戶(hù)的推薦歷史記錄,以及用戶(hù)畫(huà)像,運營(yíng)人員可以通過(guò)分析具體用戶(hù)的產(chǎn)品體驗找出改進(jìn)點(diǎn)和改進(jìn)的機會(huì ),持續提升商品的提袋率,降低庫存積壓

  • AI技術(shù)加持,降低技術(shù)門(mén)檻

    依靠天潤智力AI技術(shù),推薦系統解決方案提供內容審核,內容標簽能力。 內置協(xié)同過(guò)濾,CTR預估,深度學(xué)習等算法。 大幅降低用戶(hù)使用AI技術(shù)的門(mén)檻,并有效提升推薦效果

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