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。长期以往审美疲劳,再次访问意愿不强烈

  • 库存积压多

    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得到销售、库存积压的情况

  • 学习成本高

    当电商企业开始尝试精准营销后,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

电商推荐解决方案架构

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

架构说明

计算引擎:除了MRS提供的标准计算能力外,华为云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
推荐引擎:华为云为推荐业务定义了一套完整的规范,从输入,到计算,到输出,企业可以在这个框架下自定义算法和规则,以此满足各种场景的需求
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
API:以Restful的方式对外部用户提供API调用服务,轻松实现推荐系统和现有业务系统的对接

产品推荐

优势

推荐结果实时响应

通过领先的在线推荐算法,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

根据用户收藏、成交、点击、注册、定位、日志等多份数据,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,根据客户实时变化的信息动态调整数据模型,推荐更精确

效果评估

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

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