业务挑战
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缺乏用户精准洞察，营销效果差
品牌需要通过消费动机、消费态度和消费行为对用户需求的精准洞察，传统营销模式没有满足用户实际的需求，营销活动转化率低
品牌需要通过消费动机、消费态度和消费行为对用户需求的精准洞察，传统营销模式没有满足用户实际的需求，营销活动转化率低
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千人一面，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；长期以往审美疲劳，再次访问意愿不强烈
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；长期以往审美疲劳，再次访问意愿不强烈
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缺乏有效营销工具，库存积压多
由于缺乏有效的营销工具，无法为特定商品发掘潜在用户，导致大量电商企业商品滞销、库存积压的情况
由于缺乏有效的营销工具，无法为特定商品发掘潜在用户，导致大量电商企业商品滞销、库存积压的情况
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基于新技术自研，学习成本高
当电商企业开始尝试自研精准营销工具和平台后，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
当电商企业开始尝试自研精准营销工具和平台后，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
在华为云上对用户海量访问、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
方案优势
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千万维度特征画像，精准洞察用户
根据用户海量访问、交易等数据，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
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大数据精准推荐，千人千面
借助华为云大数据服务，推荐系统可以实现秒级更新用户画像、物品画像、召回候选集等。可实时从海量数据中挖掘用户兴趣，及时捕捉用户的兴趣变化，确保可在最合适的时机对客户进行精准推荐
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效果评估等营销工具，有效降低库存积压
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，持续提升商品的提袋率，降低库存积压
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AI技术加持，降低技术门槛
依靠华为云AI技术，推荐系统解决方案提供内容审核，内容标签能力。 内置协同过滤，CTR预估，深度学习等算法。 大幅降低用户使用AI技术的门槛，并有效提升推荐效果
