Recomendações inteligentes para e-commerce

Essa solução ajuda as empresas a criar modelos de usuários precisos e mostra recomendações específicas ao consumidor com base em uma análise profunda do comportamento e do histórico de transações.
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Vantagens

  • Recomendações em tempo real

    Usa um algoritmo de recomendação online líder para retornar recomendações específicas ao consumidor com latência ultrabaixa, especificamente, em milissegundos (< 100 ms).

  • Perfis de recursos em dezenas de milhões de dimensões

    Usa algoritmos de recomendação distribuídos de alto desempenho para analisar as correlações entre o comportamento do usuário com base em múltiplos vetores, esboça perfis de recursos a partir de dezenas de milhões de dimensões e permite atualizações de modelos em minutos.

  • Atualizações automáticas de modelo de dados

    Detecta automaticamente recursos e ajusta dinamicamente modelos de dados com base nas alterações de informações em tempo real, para obter recomendações mais precisas.

  • Avaliação da eficiência

    Fornece registros históricos de recomendações e perfis de usuários individuais, permitindo que as operadoras analisem as experiências de tipos específicos de usuários com os produtos para encontrar oportunidades de melhoria.

Desafios comerciais

  • Baixas taxas de conversão

    Estratégias de marketing tradicionais concentram-se em categorias de consumidores, em vez de serem específicas ao consumidor. As plataformas de e-commerce recomendam os mesmos produtos a todos os consumidores, o que leva a baixas taxas de conversão.

  • Experiência de usuário insatisfatória

    Os consumidores que acessam lojas online recebem o mesmo conjunto de produtos, independentemente das preferências pessoais.

  • Excesso de inventário

    Estratégias de marketing ineficazes levam a baixas taxas de conversão. Como resultado, tem-se um aumento contínuo de estoque não vendido.

  • Alto custo

    As plataformas de e-commerce precisam investir pesado em mecanismos de recomendação que ajudem a implementar o marketing de precisão.

Arquitetura da solução

Descrição da solução

Essa solução ajuda as empresas a criar modelos de usuários precisos e mostra recomendações específicas ao consumidor com base em uma análise profunda do comportamento e do histórico de transações.

Descrição da arquitetura

  1. O Mecanismo de computação usa algoritmos de Machine Learning e de Deep Learning para atender às complexas necessidades de recomendação.

  2. O Mecanismo de recomendação fornece uma estrutura completa (desde a entrada e a computação dos dados até a saída de dados) e permite a personalização de algoritmos para atender às necessidades específicas da empresa.

  3. O componente Perfil do usuário usa os favoritos, o comportamento, o histórico de transações, o uso de sites e aplicativos móveis, a localização, os logs e outros dados do consumidor para gerar modelos detalhados de usuário.

  4. A API fornece aos usuários externos APIs RESTful para chamar serviços, fazendo a fácil interconexão de sistemas de recomendação com sistemas de negócios existentes.

Produtos e serviços aplicáveis

Elastic Cloud Server

Distributed Cache Service for Redis
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