业务挑战

  • 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
  • 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
  • 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
  • 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

解决方案场景

商品推荐

场景特点

基于用户历史行为计算商品相似性,实时更新候选列表,提升用户体验,提升转化率

场景优势

  • 简单易用: 内置电商模板(数据接口、算法、流程),简单配置即可使用
  • 弹性伸缩: 支持电商高并发峰值场景,计算能力秒级扩展
内容推荐

场景特点

提取内容标签,结合用户行为,分析偏好,帮助用户从海量信息中找出感兴趣的、有价值的内容信息

场景优势

  • 内容风险可控: 不合格内容的识别是UGC类网站的重点工作,用AI技术识别违规内容,可以降低运营风险
  • 识别内容标签: 识别内容的场景、人物、语音、文字,形成多维的分类标签

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、DWS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

相关方案

  • 电商行业解决方案

    结合丰富的行业平台服务和华为基础云服务,提供端到端电商解决方案,构建企业自有电商生态; 企业可快速搭建电商平台,快速完成所有资源的创建和配置

  • 智慧零售解决方案

    融合零售行业应用以及华为云丰富的云服务、大数据和AI能力,打造线上线下全渠道解决方案,助力零售企业数字化转型,并为客户提供优秀体验

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