電(diàn)商智能推薦

業務挑戰

缺乏用戶精準洞察，營銷效果差

品牌需要通(tōng)過消費動機、消費态度和(hé)消費行(xíng)為(wèi)對用戶需求的精準洞察，傳統營銷模式沒有(yǒu)滿足用戶實際的需求，營銷活動轉化率低(dī)

千人(rén)一面，用戶體(tǐ)驗差

用戶每次訪問電(diàn)商企業網站(zhàn)、APP，看到的基本都是同樣的商品，體(tǐ)驗比較差；長期以往審美疲勞，再次訪問意願不強烈

缺乏有(yǒu)效營銷工具，庫存積壓多(duō)

由于缺乏有(yǒu)效的營銷工具，無法為(wèi)特定商品發掘潛在用戶，導緻大(dà)量電(diàn)商企業商品滞銷、庫存積壓的情況

基于新技(jì)術(shù)自研，學習成本高(gāo)

當電(diàn)商企業開(kāi)始嘗試自研精準營銷工具和(hé)平台後，往往需要投入大(dà)量的成本進行(xíng)機器(qì)學習、算(suàn)法模型等新技(jì)術(shù)的探索，成本高(gāo)，見效慢

解決方案架構

方案描述

在華為(wèi)雲上(shàng)對用戶海量訪問、交易等數(shù)據的深度挖掘分析，針對每位用戶進行(xíng)實時(shí)個(gè)性化推薦，提升商品的銷量

架構說明(míng)

計(jì)算(suàn)引擎

除了MRS、DWS提供的标準計(jì)算(suàn)能力外，華為(wèi)雲電(diàn)商推薦解決方案還(hái)支持機器(qì)學習服務、深度學習服務來(lái)提供更強大(dà)的計(jì)算(suàn)能力，滿足更複雜的推薦需求
推薦引擎
華為(wèi)雲為(wèi)推薦業務定義了一套完整的規範，從輸入，到計(jì)算(suàn)，到輸出，企業可(kě)以在這個(gè)框架下自定義算(suàn)法和(hé)規則，以此滿足各種場(chǎng)景的需求
用戶畫(huà)像
根據用戶收藏、成交、點擊、注冊信息、定位、日志(zhì)等多(duō)份數(shù)據，實現洞悉消費者群體(tǐ)的360度洞察畫(huà)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(hé)現有(yǒu)業務系統的對接

方案優勢

千萬維度特征畫(huà)像，精準洞察用戶

大(dà)數(shù)據精準推薦，千人(rén)千面

效果評估等營銷工具，有(yǒu)效降低(dī)庫存積壓

AI技(jì)術(shù)加持，降低(dī)技(jì)術(shù)門(mén)檻