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【省钱】节省成本妙招 个性化推荐
发布时间:2016-07-10 18:35

个性化推荐

根据用户的兴趣特点和购买行为,推荐用户感兴趣的信息和商品。建立在海量数据挖掘基础之上,为用户提供完全个性化的决策支持和信息服务

一、业务痛点及需求


1、研发成本高

对于一些中小企业,想做自己的个性化推荐业务,但是不知道如何收集数据,而且搭建和使用算法的成本较高,需要算法团队、算法框架等

 2、推荐效果差

很多时候是企业积累了很多用户数据、用户行为数据,在此基础上尝试做了个性化推荐,但是推荐效果并不好,没有带来实际转化率的提升

 3、不断提升效果

为了提升用户粘性和用户留存,需要从各维度进行对比,使用A/B test来确定不同算法的效果,以进一步提升转化率

二、个性推荐方案概述

1. 用户开通MaxCompute和OTS分别作为离线和在线的存储;

2. 将离线数据上传到MaxCompute,通过数据加工完成用户表、商品表的开发;

3. 在推荐引擎中配置推荐流程和算法任务以及API;

4. 运行推荐任务后将结果同步到在线存储OTS;

5. 通过在推荐引擎中配置的API查看个性化推荐结果。

个性推荐的典型应用场景


1、视频网站

视频网站拥有大量的视频和潜在客户,想做自己的个性化推荐业务,但是搭建和使用算法的成本较高,需要算法团队、算法框架等。数加的个性化推荐解决方案可以有效的解决客户痛点,利用云计算和大数据的优势降低用户成本。

2、电商网站

电商网站积累了很多浏览购买数据,并且自己尝试做个性化推荐,但是推荐效果并不好,没有带来购买转化率的提升。数加的个性化推荐解决方案通过支持算法定制和实时修正,帮助业务方的技术人员定制和优化算法,改进推荐效果。

3、移动媒体

移动媒体拥有自己的App和大量移动客户,为了提升用户粘性和用户留存,需要有个性化推荐能力来精准推荐自己的媒体内容。数加的个性化推荐解决方案支持数据采集、算法计算、结果输出一站式满足推荐的业务需求。


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