業務挑戰
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缺乏用戶精準洞察，營銷效果差
品牌需要通過消費動機、消費態度和消費行為對用戶需求的精準洞察，傳統營銷模式沒有滿足用戶實際的需求，營銷活動轉化率低
品牌需要通過消費動機、消費態度和消費行為對用戶需求的精準洞察，傳統營銷模式沒有滿足用戶實際的需求，營銷活動轉化率低
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千人一面，用戶體驗差
用戶每次訪問電商企業網站、APP，看到的基本都是同樣的商品，體驗比較差；長期以往審美疲勞，再次訪問意愿不強烈
用戶每次訪問電商企業網站、APP，看到的基本都是同樣的商品，體驗比較差；長期以往審美疲勞，再次訪問意愿不強烈
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缺乏有效營銷工具，庫存積壓多
由于缺乏有效的營銷工具，無法為特定商品發掘潛在用戶，導致大量電商企業商品滯銷、庫存積壓的情況
由于缺乏有效的營銷工具，無法為特定商品發掘潛在用戶，導致大量電商企業商品滯銷、庫存積壓的情況
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基于新技術自研，學習成本高
當電商企業開始嘗試自研精準營銷工具和平臺后，往往需要投入大量的成本進行機器學習、算法模型等新技術的探索，成本高，見效慢
當電商企業開始嘗試自研精準營銷工具和平臺后，往往需要投入大量的成本進行機器學習、算法模型等新技術的探索，成本高，見效慢
解決方案架構
方案描述
在天潤智力上對用戶海量訪問、交易等數據的深度挖掘分析，針對每位用戶進行實時個性化推薦，提升商品的銷量
方案優勢
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千萬維度特征畫像，精準洞察用戶
根據用戶海量訪問、交易等數據，利用高性能分布式推薦算法，全方位分析用戶各種行為之間的關聯性；支持千萬維度特征，分鐘級模型更新
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大數據精準推薦，千人千面
借助天潤智力大數據服務，推薦系統可以實現秒級更新用戶畫像、物品畫像、召回候選集等�？蓪崟r從海量數據中挖掘用戶興趣，及時捕捉用戶的興趣變化，確�？稍谧詈线m的時機對客戶進行精準推薦
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效果評估等營銷工具，有效降低庫存積壓
支持獲取單個用戶的推薦歷史記錄，以及用戶畫像，運營人員可以通過分析具體用戶的產品體驗找出改進點和改進的機會，持續提升商品的提袋率，降低庫存積壓
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AI技術加持，降低技術門檻
依靠天潤智力AI技術，推薦系統解決方案提供內容審核，內容標簽能力。 內置協同過濾，CTR預估，深度學習等算法。 大幅降低用戶使用AI技術的門檻，并有效提升推薦效果
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公安部備案號 11010502032413
