業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)
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缺乏用戶精準(zhǔn)洞察，營銷效果差
品牌需要通過消費(fèi)動(dòng)機(jī)、消費(fèi)態(tài)度和消費(fèi)行為對(duì)用戶需求的精準(zhǔn)洞察，傳統(tǒng)營銷模式?jīng)]有滿足用戶實(shí)際的需求，營銷活動(dòng)轉(zhuǎn)化率低
品牌需要通過消費(fèi)動(dòng)機(jī)、消費(fèi)態(tài)度和消費(fèi)行為對(duì)用戶需求的精準(zhǔn)洞察，傳統(tǒng)營銷模式?jīng)]有滿足用戶實(shí)際的需求，營銷活動(dòng)轉(zhuǎn)化率低
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千人一面，用戶體驗(yàn)差
用戶每次訪問電商企業(yè)網(wǎng)站、APP，看到的基本都是同樣的商品，體驗(yàn)比較差；長期以往審美疲勞，再次訪問意愿不強(qiáng)烈
用戶每次訪問電商企業(yè)網(wǎng)站、APP，看到的基本都是同樣的商品，體驗(yàn)比較差；長期以往審美疲勞，再次訪問意愿不強(qiáng)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(fā)掘潛在用戶，導(dǎo)致大量電商企業(yè)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(fā)掘潛在用戶，導(dǎo)致大量電商企業(yè)商品滯銷、庫存積壓的情況
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基于新技術(shù)自研，學(xué)習(xí)成本高
當(dāng)電商企業(yè)開始嘗試自研精準(zhǔn)營銷工具和平臺(tái)后，往往需要投入大量的成本進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)、算法模型等新技術(shù)的探索，成本高，見效慢
當(dāng)電商企業(yè)開始嘗試自研精準(zhǔn)營銷工具和平臺(tái)后，往往需要投入大量的成本進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)、算法模型等新技術(shù)的探索，成本高，見效慢
解決方案場(chǎng)景
場(chǎng)景特點(diǎn)
基于用戶歷史行為計(jì)算商品相似性，實(shí)時(shí)更新候選列表，提升用戶體驗(yàn)，提升轉(zhuǎn)化率
場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)
- 簡單易用： 內(nèi)置電商模板（數(shù)據(jù)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(fā)峰值場(chǎng)景，計(jì)算能力秒級(jí)擴(kuò)展
場(chǎng)景特點(diǎn)
提取內(nèi)容標(biāo)簽，結(jié)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(jià)值的內(nèi)容信息
場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)
- 內(nèi)容風(fēng)險(xiǎn)可控： 不合格內(nèi)容的識(shí)別是UGC類網(wǎng)站的重點(diǎn)工作，用AI技術(shù)識(shí)別違規(guī)內(nèi)容，可以降低運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)
- 識(shí)別內(nèi)容標(biāo)簽： 識(shí)別內(nèi)容的場(chǎng)景、人物、語音、文字，形成多維的分類標(biāo)簽
解決方案架構(gòu)
方案描述
在天潤智力上對(duì)用戶海量訪問、交易等數(shù)據(jù)的深度挖掘分析，針對(duì)每位用戶進(jìn)行實(shí)時(shí)個(gè)性化推薦，提升商品的銷量
方案優(yōu)勢(shì)
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千萬維度特征畫像，精準(zhǔn)洞察用戶
根據(jù)用戶海量訪問、交易等數(shù)據(jù)，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(guān)聯(lián)性；支持千萬維度特征，分鐘級(jí)模型更新
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大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)推薦，千人千面
借助天潤智力大數(shù)據(jù)服務(wù)，推薦系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)秒級(jí)更新用戶畫像、物品畫像、召回候選集等�？蓪�(shí)時(shí)從海量數(shù)據(jù)中挖掘用戶興趣，及時(shí)捕捉用戶的興趣變化，確�？稍谧詈线m的時(shí)機(jī)對(duì)客戶進(jìn)行精準(zhǔn)推薦
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效果評(píng)估等營銷工具，有效降低庫存積壓
支持獲取單個(gè)用戶的推薦歷史記錄，以及用戶畫像，運(yùn)營人員可以通過分析具體用戶的產(chǎn)品體驗(yàn)找出改進(jìn)點(diǎn)和改進(jìn)的機(jī)會(huì)，持續(xù)提升商品的提袋率，降低庫存積壓
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AI技術(shù)加持，降低技術(shù)門檻
依靠天潤智力AI技術(shù)，推薦系統(tǒng)解決方案提供內(nèi)容審核，內(nèi)容標(biāo)簽?zāi)芰Α?內(nèi)置協(xié)同過濾，CTR預(yù)估，深度學(xué)習(xí)等算法。 大幅降低用戶使用AI技術(shù)的門檻，并有效提升推薦效果
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公安部備案號(hào) 11010502032413
