电商智能推荐

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

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

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

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

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

方案优势

千万维度特征画像，精准洞察用户

大数据精准推荐，千人千面

效果评估等营销工具，有效降低库存积压

AI技术加持，降低技术门槛