大福彩票

电商智能推荐解决方案

基于对用户海量访问、交易等数据的深度挖掘分析,赞助电商企业建立精准的用户模型,针对用户做出个性化的推荐,实现精准营销
优势
  • 推荐结果实时响应

    大福彩票通过在线推荐算法,超低时延,可以实现推荐结果毫秒级响应( < 100ms)

  • 千万维度特征画像

    根据用户海量访问、交易等数据的,利用高性能分布式推荐算法,全方位分析用户各种行为之间的关联性;支持千万维度特征,分钟级模型更新

  • 数据模型自动更新

    自动发现特征,根据客户实时变革的信息动态调剂数据模型,推荐更精确

  • 效果评估

    大福彩票支持获取单个用户的推荐历史记录,以及用户画像,运营人员可以通过分析具体用户的产品体验找出改进点和改进的机会

业务挑战
  • 营销效果差

    传统的营销模式缺乏对用户需求的精准洞察,通常是电商企业向所有用户推荐同样的商品,没有满足用户实际的需求,营销活动转化率低

  • 用户体验差

    用户每次访问电商企业网站、APP,看到的基本都是同样的商品,体验比较差;历久以往审美疲劳,再次访问意愿不强烈

  • 库存积压多

    大福彩票由于缺乏有效的营销工具,无法找到特定商品真正的潜在用户,导致电商企业存在大量商品没有获得销售、库存积压的情况

  • 学习成本高

    大福彩票当电商企业开始考试考试精准营销后,往往需要投入大量的成本进行机器学习、算法模型等新技术的探索,成本高,见效慢

解决方案架构

方案描述

在大福彩票上对用户海量访问、交易等数据的深度挖掘分析,针对每位用户进行实时个性化推荐,提升商品的销量

架构说明

  1. 计算引擎

    除了MRS、DWS提供的标准计算能力外,大福彩票电商推荐解决方案还支持机器学习服务、深度学习服务来提供更强大的计算能力,满足更复杂的推荐需求

  2. 推荐引擎

    大福彩票大福彩票为推荐业务界说了一套完整的规范,从输入,到计算,到输出,企业可以在这个框架下自界说算法和规则,以此满足各种场景的需求

  3. 用户画像

    根据用户收藏、成交、点击、注册信息、定位、日志等多份数据,实现洞悉消费者群体的360度洞察画像

  4. API

    大福彩票以Restful的方式对外部用户提供API挪用服务,轻松实现推荐系统和现有业务系统的对接

服务推荐
  • MapReduce服务
    提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务,轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件
  • 机器学习服务 MLS
    机器学习服务赞助用户通过机器学习技术快速发现数据规律和构建预测模型,并将其支配为预测分析解决方案
  • 数据仓库服务 DWS
    数据仓库服务支持海量数据的实时查询,可实现基于用户画像的快速人群圈选,支持实时商品推荐

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