用戶買了什么再推薦什么不是大數(shù)據(jù)智能營(yíng)銷

1、       用戶買了什么再推薦什么，不是大數(shù)據(jù)智能營(yíng)銷                     文/達(dá)觀數(shù)據(jù)創(chuàng)始人、ceo陳運(yùn)文所有廣告都要植根于用戶需求達(dá)觀數(shù)據(jù)專注于提供技術(shù)服務(wù)，為企業(yè)提供像數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、個(gè)性化用戶畫像、精準(zhǔn)數(shù)據(jù)營(yíng)銷推廣等工作，核心是大數(shù)據(jù)智能推薦。怎樣才能用好大數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化個(gè)性化營(yíng)銷？我們獲取商品、視頻、工作機(jī)會(huì)、日常社交等方方面面的信息，主要

2、有兩種方式，一種是主動(dòng)明確的需求，通過(guò)搜索引擎找，要獲取客戶可通過(guò)搜索引擎實(shí)現(xiàn)。另一種方式比較模糊被動(dòng)，要在某個(gè)網(wǎng)站或應(yīng)用上逛，要獲得客戶可以通過(guò)推薦引擎實(shí)現(xiàn)。給客戶推薦商品信息，無(wú)非就是這兩類。很多廣告或營(yíng)銷就是植根于這兩類需求，譬如谷歌和百度的搜索廣告，根植于用戶主動(dòng)搜索的需求。個(gè)性化推薦非常有價(jià)值。因?yàn)槊總€(gè)人的需求不一樣，有時(shí)個(gè)人需求很難描述，但是如果數(shù)據(jù)記錄了客戶之前的歷史行為數(shù)據(jù)，就可以知道客戶偏好，做很多有針對(duì)性的工作。那么，個(gè)性化推薦系統(tǒng)是怎么實(shí)現(xiàn)個(gè)性化營(yíng)銷的？我們發(fā)現(xiàn)常見的需求非常多，以互聯(lián)網(wǎng)媒體為例，現(xiàn)在有大量的內(nèi)容，導(dǎo)致很多企業(yè)擔(dān)心用戶看不到自己喜歡的內(nèi)容。用戶看不到自己喜

3、歡的內(nèi)容就走，導(dǎo)致用戶流失。很多企業(yè)為了獲取用戶，花了非常大的成本，其實(shí)用戶很不容易吸引過(guò)來(lái)，但是吸引過(guò)來(lái)后又要用優(yōu)質(zhì)內(nèi)容留住他們，這一點(diǎn)非常重要。網(wǎng)站現(xiàn)在優(yōu)質(zhì)內(nèi)容很多，可能每天都會(huì)生成很多優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，但是手機(jī)屏幕很小，通常只能展示45個(gè)結(jié)果。那么，怎樣篩選，充分把用戶有限的屏幕利用起來(lái)？電商網(wǎng)站經(jīng)常遇到這種情況，幾個(gè)爆款引來(lái)了瀏覽量，網(wǎng)站上只有一兩個(gè)商品有人看，其他商品沒人看，導(dǎo)致網(wǎng)站的生態(tài)不健康。我們希望網(wǎng)站所有的內(nèi)容都有人看，各種品位的消費(fèi)者能找到各自想要的內(nèi)容。因此，通過(guò)個(gè)性化智能推薦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦，能有效提升網(wǎng)站體驗(yàn)，其重點(diǎn)是讓個(gè)性化推薦系統(tǒng)把客戶的喜好猜準(zhǔn)。洞察消費(fèi)者不同場(chǎng)景的需

4、求在應(yīng)用場(chǎng)景上，譬如說(shuō)當(dāng)用戶產(chǎn)生一個(gè)消費(fèi)記錄，我們會(huì)實(shí)時(shí)把用戶行為通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳到后臺(tái)大數(shù)據(jù)引擎上，在大數(shù)據(jù)引擎里進(jìn)行深度挖掘和分析，根據(jù)用戶歷史行為及正在瀏覽的行為，在0.1秒內(nèi)把分析結(jié)果反饋出來(lái)，就是眨一下眼睛的時(shí)間，針對(duì)用戶形成個(gè)性化推薦。這個(gè)推薦可以是一個(gè)商品或一個(gè)廣告內(nèi)容，我們猜得很準(zhǔn)，這樣用戶愿意看，愿意點(diǎn)擊，形成非常有效的個(gè)性化精準(zhǔn)營(yíng)銷?，F(xiàn)在我們還會(huì)基于用戶每次的瀏覽點(diǎn)擊、購(gòu)買評(píng)論等，根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析，形成用戶畫像，之后進(jìn)行個(gè)性化推薦。一部分?jǐn)?shù)據(jù)是用戶行為數(shù)據(jù)，譬如點(diǎn)擊觀看情況，另一部分是用戶文本數(shù)據(jù)，譬如對(duì)用戶看的文章和寫的文字做分析。個(gè)性化推薦上線后對(duì)網(wǎng)站效果提升很明顯。

5、很多網(wǎng)站之前沒有把用戶潛力發(fā)揮出來(lái)，譬如用戶原本只待4分鐘，把用戶的潛力發(fā)揮出來(lái)，現(xiàn)在用戶可以再多待2分鐘，這樣網(wǎng)站的收益就會(huì)得到較大提升。以電商網(wǎng)站為例，傳統(tǒng)的電商網(wǎng)站推薦看上去似乎很簡(jiǎn)單。但大部分電商網(wǎng)站的推薦有個(gè)問(wèn)題，用戶買了一部手機(jī)后，網(wǎng)站推薦的還是手機(jī)，這樣的推薦沒有效果，原因是沒有精確把握用戶需求。用戶剛買了一部手機(jī)，不會(huì)再點(diǎn)另一部手機(jī)，即使你告訴用戶，另一部手機(jī)型號(hào)相同但是比你剛才買的便宜，他也不會(huì)點(diǎn)，只會(huì)比較憤怒。這時(shí)候，要給用戶推薦和買的手機(jī)相關(guān)聯(lián)的配件手機(jī)殼、充電器、耳機(jī)等，這樣的推薦才有效果，才能增加用戶點(diǎn)擊。類似這樣的細(xì)節(jié)都是網(wǎng)站應(yīng)該完善的。要知道用戶在什么場(chǎng)景需要什么

6、，需要什么就推什么。買了手機(jī)的用戶接下來(lái)通常搜什么詞，不看哪些產(chǎn)品，關(guān)注什么，這些行為的先后順序也很重要。以母嬰產(chǎn)品為例，我們發(fā)現(xiàn)需要根據(jù)一個(gè)媽媽的歷史行為有針對(duì)性地推薦，當(dāng)一個(gè)媽媽開始買一種奶粉時(shí)，再推另外一個(gè)品牌的奶粉，她看也不看。常見的推薦形式，包括媒體推薦、電商推薦，還有我們公司生成的閱讀信息流。這是一種很有價(jià)值的展現(xiàn)形式，現(xiàn)在可以在信息流中插入廣告文章推廣內(nèi)容，這是非常受歡迎的智能推薦方式。之前提到了文本數(shù)據(jù)，文本數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的一部分，簡(jiǎn)單說(shuō)就是用戶看到的文字以及用戶打出的文字，在互聯(lián)網(wǎng)上，不管是閱讀還是交流，大部分情況下是文字，視頻和圖片較少。對(duì)于文字的挖掘，今天的計(jì)算機(jī)技術(shù)可以做

7、得比人更快、更好。計(jì)算機(jī)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)文本自動(dòng)標(biāo)簽提取功能。大家在描述商品或人時(shí)，很多時(shí)候要打標(biāo)簽，概括被描述物的核心要素。如今計(jì)算機(jī)可以通過(guò)文本挖掘的方法，自動(dòng)給人、商品、內(nèi)容等打標(biāo)簽，打標(biāo)簽是個(gè)性化需求的基礎(chǔ)。我們公司的系統(tǒng)可以自動(dòng)對(duì)所有內(nèi)容生成標(biāo)簽，而且速度很快，所有內(nèi)容0.1秒即可生成標(biāo)簽，精度也很高。另外，還有深度學(xué)習(xí)技術(shù)，深度學(xué)習(xí)不依賴簡(jiǎn)單的詞庫(kù)。根據(jù)文章上下文結(jié)構(gòu)識(shí)別出一些專有名詞，包括人名、地名、機(jī)構(gòu)名、影視劇名等，通過(guò)計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)來(lái)自www.lw5u.com別。像“papi醬”，計(jì)算機(jī)可以自動(dòng)通過(guò)文法分析判斷它其實(shí)是一個(gè)人名。計(jì)算機(jī)還可以自動(dòng)做審核來(lái)自www.lw，看文章中有沒有非法、色情等違法內(nèi)容，可以做得比人更快、更準(zhǔn)，還可以自動(dòng)識(shí)別互聯(lián)網(wǎng)上大量存在的垃圾廣告內(nèi)容。還有一個(gè)很有意思的例子，計(jì)算機(jī)還可以識(shí)別一段文本中的情感是正面還是負(fù)面，是褒是貶。譬如電商衣服做得怎樣，看了幾集歡樂頌感覺怎樣，還有很