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  • 業務挑戰

    • 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

    • 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

    • 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

    • 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

    解決方案場景

    商品推薦

    場景特點

    基于用戶歷史行為計算商品相似性,實時更新候選列表,提升用戶體驗,提升轉化率


    場景優勢

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

    場景特點

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


    場景優勢

    • 內容風險可控: 不合格內容的識別是UGC類網站的重點工作,用AI技術識別違規內容,可以降低運營風險
    • 識別內容標簽: 識別內容的場景、人物、語音、文字,形成多維的分類標簽

    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

    • 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習服務、深度學習服務來提供更強大的計算能力,滿足更復雜的推薦需求

    • 推薦引擎

      天潤智力為推薦業務定義了一套完整的規范,從輸入,到計算,到輸出,企業可以在這個框架下自定義算法和規則,以此滿足各種場景的需求

    • 用戶畫像

      根據用戶收藏、成交、點擊、注冊信息、定位、日志等多份數據,實現洞悉消費者群體的360度洞察畫像

    • API

      以Restful的方式對外部用戶提供API調用服務,輕松實現推薦系統和現有業務系統的對接

    方案優勢

    • 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

    • 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

    • 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

    • 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

    聯系我們的專家,天潤智力將竭誠為您提供電商行業咨詢服務

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