極光大數(shù)據(jù)在“新零售”上的智能推薦實(shí)證研究

傳統(tǒng)零售百貨業(yè)的商品和服務(wù)同質(zhì)化程度較高，企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本不斷增長(zhǎng)，于是紛紛拓展線上平臺(tái)。在傳統(tǒng)零售行業(yè)和電商企業(yè)的市場(chǎng)博弈中，線上線下融合已經(jīng)成為整個(gè)行業(yè)的趨勢(shì)，融合的深度和廣度決定了企業(yè)未來(lái)的發(fā)展。極光大數(shù)據(jù)正在成為零售業(yè)重構(gòu)市場(chǎng)商業(yè)模式過(guò)程中的重要參與者，為加強(qiáng)線上線下業(yè)務(wù)的整合和消費(fèi)數(shù)據(jù)的融合，促進(jìn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新增值，在綜合觸達(dá)方式的優(yōu)化以及智能實(shí)時(shí)營(yíng)銷(xiāo)推薦等方面提供了完整的解決方案。下文將從實(shí)證角度闡述極光大數(shù)據(jù)在此方面的產(chǎn)品實(shí)施方案及效果。 

案例背景

某百貨零售企業(yè)是同時(shí)擁有線下百貨商場(chǎng)和線上銷(xiāo)售平臺(tái)的典范，其2017年的營(yíng)銷(xiāo)目標(biāo)是，打通線上線下渠道，多渠道營(yíng)銷(xiāo)，吸引更多客戶。極光大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)是一套面向全行業(yè)的綜合營(yíng)銷(xiāo)解決方案，由資源整合營(yíng)銷(xiāo)功能、360°立體運(yùn)營(yíng)功能、客戶新服務(wù)功能、大數(shù)據(jù)智能推薦服務(wù)等多個(gè)功能構(gòu)成，幫助企業(yè)客戶實(shí)現(xiàn)可識(shí)別、可觸達(dá)、可洞察、可服務(wù)的四部曲。 

整體解決方案概述

極光大數(shù)據(jù)綜合營(yíng)銷(xiāo)解決方案為企業(yè)提供了線上線下融合的解決方案，包括整合企業(yè)內(nèi)外數(shù)據(jù)資源，促進(jìn)各個(gè)渠道客戶的融合和增活，實(shí)現(xiàn)行業(yè)客戶服務(wù)體系內(nèi)客戶的全生命周期轉(zhuǎn)化。該方案包括一套科學(xué)的客戶服務(wù)體系流程：

i. 線上沉默會(huì)員、線下會(huì)員和線上活躍會(huì)員的相互轉(zhuǎn)化流程；

ii. 線下各個(gè)階段會(huì)員的相互轉(zhuǎn)化流程。

下圖為客戶轉(zhuǎn)化全生命周期流程圖：

方案亮點(diǎn) —— 智能云推薦

智能云推薦功能主要由特征提取、混合推薦引擎、系統(tǒng)接入三個(gè)部分組成。

i. 特征提?。簬椭髽I(yè)對(duì)于需要推薦的素材進(jìn)行文本分詞、內(nèi)容特征提取并進(jìn)行智能化分類(lèi)處理的過(guò)程

ii. 混合推薦引擎：綜合利用用戶的行為、屬性，對(duì)象的屬性、內(nèi)容、分類(lèi)以及用戶之間的社交關(guān)系等等，挖掘用戶的喜好和需求，主動(dòng)向用戶推薦其感興趣或者需要的對(duì)象

iii. 系統(tǒng)接入：企業(yè)通過(guò)API接口接入極光智能云推薦平臺(tái)，實(shí)時(shí)響應(yīng)客戶端的推薦請(qǐng)求

其中大數(shù)據(jù)智能云推薦服務(wù)是獨(dú)立于企業(yè)外部的智能云推薦模式，將推薦系統(tǒng)的輸入端和輸出端以接口調(diào)用的方式進(jìn)行運(yùn)作: 以營(yíng)銷(xiāo)文本活動(dòng)內(nèi)容推薦為例，我們將文本分詞模塊部署到企業(yè)內(nèi)部，極光大數(shù)據(jù)只需要接入分詞后的向量集合，這樣一來(lái)既能很好地保護(hù)企業(yè)的數(shù)據(jù)隱私，又能充分發(fā)揮極光自身大數(shù)據(jù)平臺(tái)海量客戶興趣標(biāo)簽的優(yōu)勢(shì)，獨(dú)立于企業(yè)外部開(kāi)發(fā)了內(nèi)容文本挖掘分析算法和推薦引擎算法，具體流程圖如下：

該方案亮點(diǎn)主要有三點(diǎn)，

- 結(jié)合數(shù)十億實(shí)時(shí)更新的用戶行為特征標(biāo)簽，能夠通過(guò)先進(jìn)算法對(duì)企業(yè)客戶進(jìn)行個(gè)性化精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)；

- 混合客戶觸達(dá)手段，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)線上線下觸點(diǎn)的系統(tǒng)化利用，這是對(duì)于已有和潛在客戶制定的全方位營(yíng)銷(xiāo)策略

- 最后，通過(guò)API方式集成，實(shí)現(xiàn)開(kāi)箱即用，易于部署。

需要額外強(qiáng)調(diào)的是針對(duì)推薦系統(tǒng)多目標(biāo)特性，極光大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)采用混合方案，設(shè)計(jì)一種新的多目標(biāo)推薦算法：

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和用戶偏好的協(xié)同過(guò)濾算法對(duì)線上和線下用戶分別進(jìn)行產(chǎn)品推薦，首先采用聚類(lèi)算法解決用戶行為數(shù)據(jù)的稀疏性問(wèn)題，然后通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與用戶偏好相結(jié)合來(lái)分析用戶之間的相關(guān)性，最后利用訓(xùn)練出的分類(lèi)器模型計(jì)算用戶對(duì)產(chǎn)品的喜好程度，從而有效的提高推薦效果。

聚類(lèi)能夠降低數(shù)據(jù)的稀疏性：即通過(guò)K-means聚類(lèi)對(duì)評(píng)分用戶進(jìn)行聚類(lèi)，然后計(jì)算目標(biāo)用戶與各聚類(lèi)集合的相似度，將相似度最高的類(lèi)的聚類(lèi)中心乘以相似度得到的值，對(duì)目標(biāo)用戶的缺失值進(jìn)行逐一差補(bǔ)，從而有效解決數(shù)據(jù)稀疏的問(wèn)題。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效學(xué)習(xí)用戶之間的復(fù)雜關(guān)系，用戶偏好能夠反映產(chǎn)品的受歡迎度。通過(guò)對(duì)用戶聚類(lèi)，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層中加入用戶偏好，就能實(shí)現(xiàn)降低數(shù)據(jù)的稀疏性和有效的學(xué)習(xí)用戶之間的復(fù)雜關(guān)系。此法需要先對(duì)樣本用戶進(jìn)行模型訓(xùn)練，最終對(duì)目標(biāo)用戶行為進(jìn)行預(yù)測(cè)。 

實(shí)證效果 —— 營(yíng)銷(xiāo)效果評(píng)估

2016年雙11期間，極光大數(shù)據(jù)利用綜合營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)，進(jìn)行線上線下聯(lián)合營(yíng)銷(xiāo)，將線上線下的促銷(xiāo)信息利用客戶自有的app渠道，精準(zhǔn)地推送給客戶，對(duì)線上和線下的銷(xiāo)售均有顯著的提升，特別是對(duì)已有app用戶的營(yíng)銷(xiāo)策略，極光營(yíng)銷(xiāo)策略效果要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于企業(yè)自主營(yíng)銷(xiāo)效果。

營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)和用戶的興趣關(guān)聯(lián)度的關(guān)系如下

客戶ID為8a8b2425108ebac8356fd1e8e8018f3a的線下用戶，優(yōu)惠活動(dòng)8（優(yōu)惠活動(dòng)8：寶貝提前過(guò)雙十一，貝貝怡等品牌嬰幼兒服飾全場(chǎng)6折封頂，最低16元起?。┑耐扑]度最高，極光大數(shù)據(jù)分析該用戶為女性白領(lǐng)用戶，對(duì)母嬰和親子類(lèi)的消費(fèi)品有極大的興趣，且門(mén)店智能設(shè)備實(shí)時(shí)感知該設(shè)備在百貨實(shí)體店附近出現(xiàn)。

客戶ID為f72af0e6b970d887afa54538e89fc9b0的線上用戶，優(yōu)惠活動(dòng)1（優(yōu)惠活動(dòng)1：雙十一全民嗨購(gòu)，BURBERRY 3.4折起，KENZO 3.8折起，ARMANI 4.4折起，COACH 3.6折起……更多驚喜，等你發(fā)現(xiàn)~）的推薦度最高，該用戶為高價(jià)值的用戶，主要表現(xiàn)在某些購(gòu)物類(lèi)app上行為活躍，如寺庫(kù)、全球購(gòu)等等，熱衷與某些奢侈品品牌，且過(guò)去一年有海外旅游的經(jīng)歷，活躍的活動(dòng)區(qū)域在高端消費(fèi)商圈及居住場(chǎng)所。

通過(guò)結(jié)果可以看到，數(shù)據(jù)應(yīng)用效果差異明顯：

針對(duì)已安裝某零售線上app的用戶進(jìn)行分析，結(jié)合極光海量用戶標(biāo)簽，根據(jù)用戶特征和用戶偏好，制定營(yíng)銷(xiāo)策略，通過(guò)app自有推送通道，向用戶推送營(yíng)銷(xiāo)信息。以客戶點(diǎn)擊率或?qū)嶋H購(gòu)買(mǎi)行為為考察對(duì)象，營(yíng)銷(xiāo)效果評(píng)估差異如下：

對(duì)未安裝app的用戶，極光大數(shù)據(jù)先根據(jù)用戶特征及偏好，針對(duì)百貨商場(chǎng)附近人群，利用極光近場(chǎng)感知服務(wù)、探針WIFI定位、GPS位置定位服務(wù)，識(shí)別商場(chǎng)及周邊人群，根據(jù)極光海量用戶標(biāo)簽，定位潛在用戶，由客戶方進(jìn)行精準(zhǔn)化觸達(dá)和個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)，效果差異也很明顯。 

總結(jié)

各大零售業(yè)巨頭們儼然已經(jīng)意識(shí)到只有搭乘“互聯(lián)網(wǎng)+”的快車(chē)才能華麗轉(zhuǎn)身，達(dá)到這個(gè)境界的經(jīng)營(yíng)者們已經(jīng)擺脫了手工處理、依賴(lài)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)的階段，并且開(kāi)啟了數(shù)據(jù)化的戰(zhàn)略路線，但問(wèn)題是每家的數(shù)據(jù)積累、數(shù)據(jù)加工和算法能力上參差不齊，因此在最終營(yíng)銷(xiāo)效果上各家能力各有千秋，極光大數(shù)據(jù)除了提供全行業(yè)的綜合營(yíng)銷(xiāo)整體解決方案，在低價(jià)值數(shù)據(jù)稠密、高價(jià)值數(shù)據(jù)稀疏處理上也略有研究，預(yù)知詳情請(qǐng)持續(xù)關(guān)注未來(lái)的篇章。

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