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缺乏用戶精準(zhǔn)洞察，營銷效果差

品牌需要通過消費動機、消費態(tài)度和消費行為對用戶需求的精準(zhǔn)洞察，傳統(tǒng)營銷模式?jīng)]有滿足用戶實際的需求，營銷活動轉(zhuǎn)化率低

品牌需要通過消費動機、消費態(tài)度和消費行為對用戶需求的精準(zhǔn)洞察，傳統(tǒng)營銷模式?jīng)]有滿足用戶實際的需求，營銷活動轉(zhuǎn)化率低
千人一面，用戶體驗差

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(yè)網(wǎng)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(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
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)營銷工具和平臺后，往往需要投入大量的成本進行機器學(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)營銷工具和平臺后，往往需要投入大量的成本進行機器學(xué)習(xí)、算法模型等新技術(shù)的探索，成本高，見效慢

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(zhuǎn)化率

場景優(yōu)勢

場景特點

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、有價值的內(nèi)容信息

場景優(yōu)勢

內(nèi)容風(fēng)險可控：不合格內(nèi)容的識別是UGC類網(wǎng)站的重點工作，用AI技術(shù)識別違規(guī)內(nèi)容，可以降低運營風(fēng)險
識別內(nèi)容標(biāo)簽：識別內(nèi)容的場景、人物、語音、文字，形成多維的分類標(biāo)簽

方案描述

在天潤智力上對用戶海量訪問、交易等數(shù)據(jù)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(biāo)準(zhǔn)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(xí)服務(wù)、深度學(xué)習(xí)服務(wù)來提供更強大的計算能力，滿足更復(fù)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(guī)范，從輸入，到計算，到輸出，企業(yè)可以在這個框架下自定義算法和規(guī)則，以此滿足各種場景的需求
用戶畫像

根據(jù)用戶收藏、成交、點擊、注冊信息、定位、日志等多份數(shù)據(jù)，實現(xiàn)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(diào)用服務(wù)，輕松實現(xiàn)推薦系統(tǒng)和現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的對接

建議搭配使用

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，分鐘級模型更新
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)可以實現(xiàn)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(shù)據(jù)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(zhǔn)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(chǎn)品體驗找出改進點和改進的機會，持續(xù)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