大數(shù)據(jù)系列產(chǎn)品解決方案

聚集全網(wǎng)觸點(diǎn)客戶數(shù)據(jù)獲客提高潛在客戶購買轉(zhuǎn)化率提高會員客戶忠誠度和粘性提高客戶的復(fù)購率轉(zhuǎn)銷售CrystalCrystal精準(zhǔn)營銷采集全網(wǎng)觸點(diǎn)數(shù)據(jù)+客戶統(tǒng)一視圖+畫像+推薦引擎+APP及分析獲客+客戶關(guān)懷+挖掘潛在客戶+貴客推薦+精準(zhǔn)營銷“水晶球”獲客挖潛客全網(wǎng)精準(zhǔn)營銷神器系統(tǒng)產(chǎn)品全網(wǎng)觸點(diǎn)潛在客戶和會員客戶價值轉(zhuǎn)化把觸點(diǎn)客戶轉(zhuǎn)化為潛在社會化全網(wǎng)觸點(diǎn)客戶庫社會化全網(wǎng)觸點(diǎn)客戶庫把潛在客戶把潛在客戶轉(zhuǎn)化為購買提高客戶客戶分析產(chǎn)品分析訂單分析行為分析提高復(fù)購和轉(zhuǎn)銷售實(shí)時推薦營銷活動營銷廣告會員關(guān)懷客戶分析產(chǎn)品分析訂單分析行為分析提高復(fù)購和轉(zhuǎn)銷售實(shí)時推薦營銷活動營銷廣告會員關(guān)懷其他服務(wù)高價值客戶購買金額營銷促銷高價值客戶潛在客戶購買客戶系統(tǒng)產(chǎn)品功能模塊第一大模塊全網(wǎng)數(shù)據(jù)采集第一大模塊全網(wǎng)數(shù)據(jù)采集第三大模塊第三大模塊第四大模塊數(shù)據(jù)服務(wù)第四大模塊數(shù)據(jù)服務(wù)第二大模塊數(shù)據(jù)抽取第二大模塊數(shù)據(jù)抽取聚合清洗整合建模數(shù)據(jù)價值挖掘解析數(shù)據(jù)價值挖掘解析當(dāng)某人發(fā)生行為時購買到期推薦相關(guān)搭配推薦客群相關(guān)推薦客戶行為推薦客戶屬性推薦產(chǎn)品交易推薦產(chǎn)品特征推薦產(chǎn)品優(yōu)惠推薦產(chǎn)品相關(guān)推薦客群相關(guān)推薦產(chǎn)品搭配推薦產(chǎn)品群相關(guān)推薦基于產(chǎn)品群的推薦群廣告推薦產(chǎn)品（訂單、行為）畫像產(chǎn)品（訂單、行為）標(biāo)簽行為數(shù)據(jù)驅(qū)動的個性化推薦服務(wù)當(dāng)某人發(fā)生行為時購買到期推薦相關(guān)搭配推薦客群相關(guān)推薦客戶行為推薦客戶屬性推薦產(chǎn)品交易推薦產(chǎn)品特征推薦產(chǎn)品優(yōu)惠推薦產(chǎn)品相關(guān)推薦客群相關(guān)推薦產(chǎn)品搭配推薦產(chǎn)品群相關(guān)推薦基于產(chǎn)品群的推薦群廣告推薦產(chǎn)品（訂單、行為）畫像產(chǎn)品（訂單、行為）標(biāo)簽歷史購買推薦歷史購買推薦基于客群的推薦客戶畫像（客群）客戶標(biāo)簽客戶標(biāo)簽WEB、APP、電商、門店秒級實(shí)時推薦精準(zhǔn)營銷秒級實(shí)時個性化推送秒級實(shí)時個性化推送行為模式模型RealTimeRealTimeProcess匹配身份匹配身份行為產(chǎn)品RDBMSRDBMSNear-line(reads)客戶CRM身份數(shù)據(jù)歷史交易數(shù)據(jù)客戶CRM身份數(shù)據(jù)歷史交易數(shù)據(jù) 賬單明細(xì)訂單數(shù)據(jù)社交媒體WEB數(shù)據(jù)移動位置APP數(shù)據(jù)視頻機(jī)具數(shù)據(jù)全網(wǎng)觸點(diǎn)客戶和全渠道營銷D品牌D品牌D品牌D品牌自有電商第三方電商在線匹配自有電商第三方電商在線匹配客戶唯編碼統(tǒng)視圖產(chǎn)品一、全網(wǎng)數(shù)據(jù)采集采集全網(wǎng)觸點(diǎn)數(shù)據(jù)聚合產(chǎn)品推薦產(chǎn)品推薦全套產(chǎn)品組合全套產(chǎn)品組合服務(wù)關(guān)懷服務(wù)關(guān)懷機(jī)組箱漿活冰豆生調(diào)風(fēng)美機(jī)組箱漿活冰豆生調(diào)風(fēng)美空吹優(yōu)動活銷營第一類業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的抽取HQL/MRSqoopHIVEHQL/MRSqoopHIVEE數(shù)據(jù)屬性不同，特征不同，清洗規(guī)則不同逐步建立地址基準(zhǔn)庫第二類：自動抽取WEB數(shù)據(jù)，建立產(chǎn)品庫社會媒體、自媒體、博客、微博、電商、論壇等數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集抽取樣本分析人為干預(yù)形成規(guī)則及代碼配置好:交給機(jī)器就OK啦!機(jī)器學(xué)習(xí)類似傳統(tǒng)ETL過程企業(yè)產(chǎn)品和行業(yè)產(chǎn)品內(nèi)容數(shù)據(jù)采集站第三類自有電商WEB行為數(shù)據(jù)抓取進(jìn)入網(wǎng)站?流量來源?進(jìn)入網(wǎng)站?流量來源?渠道轉(zhuǎn)化率?來訪時段?試用設(shè)備?廣告有效性?訪問量分析訪問頁面?頁面點(diǎn)擊?頁面停留?頁面收藏注冊會員?個人信息?聯(lián)系方式?家庭地址?會員轉(zhuǎn)化率?顧客留存率?顧客忠誠度下單購物?購物歷程?購買轉(zhuǎn)化率?最有價值渠道?重復(fù)購買率?關(guān)聯(lián)銷售?促銷效果評估關(guān)閉網(wǎng)站?訪問深度?訪問時間?潛在銷售機(jī)會線上?瀏覽路徑?線上?瀏覽路徑?頁面跳出率?停留時間?頁面關(guān)聯(lián)瀏覽網(wǎng)站自有電商、WEB數(shù)據(jù)采集 自營電商WEB端數(shù)據(jù)采集整合第三類自有APP行為數(shù)據(jù)采集應(yīng)用層倉庫層應(yīng)用層倉庫層臺分析層分析層存儲層存儲層總線層總線層采集層采集層 自營APP端數(shù)據(jù)采集整合APP端操作APP端操作第四類第三方電商WEB行為數(shù)據(jù)抓取瀏覽網(wǎng)站?瀏覽路徑?瀏覽網(wǎng)站?瀏覽路徑?頁面跳出率?停留時間?頁面關(guān)聯(lián)訪問頁面?頁面點(diǎn)擊?頁面停留?頁面收藏注冊會員?個人信息?聯(lián)系方式?家庭地址?會員轉(zhuǎn)化率?顧客留存率?顧客忠誠度下單購物?購物歷程?購買轉(zhuǎn)化率?最有價值渠道?重復(fù)購買率?關(guān)聯(lián)銷售?促銷效果評估關(guān)閉網(wǎng)站?訪問深度?訪問時間?潛在銷售機(jī)會進(jìn)入網(wǎng)站?流量來源?渠道轉(zhuǎn)化率?來訪時段?試用設(shè)備?廣告有效性?訪問量分析線上線上第三方電商、WEB、APP、電信數(shù)據(jù)采集協(xié)議在第三方電商機(jī)房遠(yuǎn)程埋點(diǎn)消費(fèi)者在第三方電商平臺所產(chǎn)生的點(diǎn)擊、瀏覽等行為數(shù)據(jù)，由于第三方公司對數(shù)據(jù)的保護(hù)，現(xiàn)在無法單純的從技術(shù)上實(shí)現(xiàn)，只能通過合作的方式，購買與集團(tuán)消費(fèi)者相關(guān)的行為信息協(xié)議購買第三方結(jié)果數(shù)據(jù)或過程數(shù)據(jù)第五類、400或客服互動、營銷活動數(shù)據(jù)的采集第六類渠道門店推薦導(dǎo)購線下線下向力售取能銷費(fèi)費(fèi)聯(lián)消消關(guān)向力售取能銷費(fèi)費(fèi)聯(lián)消消關(guān)度線間伴路時伙店留店逛停來息估絡(luò)信評網(wǎng)人趣交個興社信值卡卡度價員額類用誠客會金品信息忠顧入銷店在會離潛機(jī)說明：線下數(shù)據(jù)源包括業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)、基于室內(nèi)定位采集到用戶狀態(tài)變化數(shù)據(jù)、門店行為數(shù)據(jù)采集可選試點(diǎn)門店行為數(shù)據(jù)采集可選試點(diǎn) 門店數(shù)據(jù)采集方式線下門店數(shù)據(jù)采集方式線下面部數(shù)據(jù)采集視頻位置面部數(shù)據(jù)采集視頻位置數(shù)據(jù)采集面部識別：身份、來店周期、面部表情、面對商品情緒。。。位置關(guān)系：位置與商品關(guān)系、可能意向、移動軌跡。。。IbeaconIbeacon搖一搖身份數(shù)據(jù)采集Ibeacon位置數(shù)據(jù)采集身份：姓名、手機(jī)、郵箱、其他、。。。位置：購買品牌型號、特征、數(shù)量、價格、層級、。。。DFID試用DFID試用選擇數(shù)據(jù)WIFI數(shù)據(jù)采集選擇猶豫：拿起放下商品次數(shù)、試用操作、反復(fù)比較。。。點(diǎn)擊行為：手機(jī)、點(diǎn)擊網(wǎng)站、頁面、鼠標(biāo)停留、偏好傾向。。。瞳孔數(shù)據(jù)采集瞳孔識別：注意力、興奮度、情緒、決定、猶豫、軌跡瞳孔數(shù)據(jù)采集瞳孔識別：注意力、興奮度、情緒、決定、猶豫、軌跡。。。門店數(shù)據(jù)整合庫產(chǎn)品二客戶統(tǒng)一視圖 客戶統(tǒng)一視圖一、抽取業(yè)務(wù)系統(tǒng)、電商、WEB、APP、門店等客戶（產(chǎn)品、訂單、行為）數(shù)據(jù)加載到Hadoop二、數(shù)據(jù)聚合：1、跨系統(tǒng)打通各系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，合并各系統(tǒng)的客戶（產(chǎn)品、訂單、行為）數(shù)據(jù)2、建立用戶與用戶、產(chǎn)品和產(chǎn)品、產(chǎn)品與用戶之間的數(shù)據(jù)關(guān)系和流向3、編制跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)藍(lán)圖三、合并清洗建模：清洗合并規(guī)則建模、對每一個客戶(產(chǎn)品、訂單）形成唯一的一個識別編碼1、用戶基本屬性清洗合并建模（姓名、地址、手機(jī)、固話、郵箱。。。）2、產(chǎn)品基本屬性清洗合并建模（品名、指標(biāo)、性能、功能、價格、評價。。。）3、訂單基本屬性清洗合并建模（訂單產(chǎn)品、單價、總價、分類、結(jié)構(gòu)。。。）4、行為基本屬性清洗合并建模（點(diǎn)擊、鼠標(biāo)停留、注冊、門店行為。。。）5、建唯一客戶識別碼和觸點(diǎn)數(shù)據(jù)清單四、提供服務(wù)調(diào)用接口Webservers,提供客戶識別編碼和觸點(diǎn)數(shù)據(jù)標(biāo)簽數(shù)據(jù)抽取采集聚合進(jìn)入網(wǎng)店頁面注冊登錄點(diǎn)擊選購搜索商品時間位置放入購物籃支付交易離開網(wǎng)店網(wǎng)頁進(jìn)入網(wǎng)店頁面注冊登錄點(diǎn)擊選購搜索商品時間位置放入購物籃支付交易離開網(wǎng)店網(wǎng)頁KafkaAPI、ETLKafkaWEBAPP電信行為iBeacon定位搖一搖身份數(shù)據(jù)iBeacon定位搖一搖身份數(shù)據(jù)WIFI市內(nèi)定位面部識別表情數(shù)據(jù)RFID商品移動識別數(shù)據(jù)POS等數(shù)據(jù)Flume文字會話錄音語音臺聊天會話科大訊飛KettleFlume文字會話錄音語音臺聊天會話科大訊飛KettleSqoop 其他核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)銷售物流物料會員系統(tǒng)數(shù)據(jù)售后系統(tǒng)數(shù)據(jù)行為數(shù)據(jù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的抽取SqoopHQL/MRHIVE數(shù)據(jù)屬性不同，特征不同，清洗規(guī)則不同逐步建立地址基準(zhǔn)庫 打通所有系統(tǒng)、進(jìn)行數(shù)據(jù)融合用戶維度、產(chǎn)品維度、訂單維度、行為維度統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲池SqoopSqoopflumesockt統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集平臺數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)庫文件流支持包括文件、流以及DBMS各種類型數(shù)據(jù)源支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集提供多種接口對接各種數(shù)據(jù)源整合跨系統(tǒng)、建立數(shù)據(jù)藍(lán)圖igrationSQL數(shù)據(jù)訪問igration內(nèi)部數(shù)據(jù)內(nèi)部數(shù)據(jù)2、..3、..4、..5、..2、..3、..4、..5、..電商訂單（天貓/京東…）標(biāo)簽 體驗(yàn)購買標(biāo)簽4、評分4、實(shí)名認(rèn)證4、累積消費(fèi)金額5、購買量5、快捷綁定5、購買力 .. ..信息體驗(yàn)環(huán)節(jié)：和數(shù)據(jù)廠商，合作或購買統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)購買環(huán)節(jié)：引入合作商用戶數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)清洗整合規(guī)則建模應(yīng)用現(xiàn)狀:個性化精準(zhǔn)營銷和關(guān)懷個性化細(xì)粒度分析客群粗粒度分析主題數(shù)據(jù)度統(tǒng)一會員視圖統(tǒng)一會員視圖數(shù)據(jù)挖掘客戶產(chǎn)品會員基本信息從渠道和零售系統(tǒng)采集用戶的交易記錄從渠道系統(tǒng)采集退換貨記錄會員購買會員存在會員基本信息從渠道和零售系統(tǒng)采集用戶的交易記錄從渠道系統(tǒng)采集退換貨記錄會員購買會員存在從呼叫中心采集投拆數(shù)據(jù)會員間的親友關(guān)系從WEB\APP\電商＼門店數(shù)據(jù)會員的售后記錄清洗規(guī)則手機(jī)號匹配手機(jī)號匹配姓名匹配地址匹配產(chǎn)品號匹配郵箱匹配從CRM或第三方購買數(shù)據(jù)2025-1-14Department業(yè)務(wù)系統(tǒng)偶發(fā)行為售后系統(tǒng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)偶發(fā)行為售后系統(tǒng)在線平臺在線平臺基于Hadoop的大數(shù)據(jù)倉庫離線平臺據(jù)((\b[0]\d{2,3})?[-－_/]*)?([1]↓YNNNYY((\b[0]\\d{2,3})?[-－_/]*)(\d{7,8})(([-－YYYNYY遞歸找出標(biāo)準(zhǔn)地址遞歸找出標(biāo)準(zhǔn)地址地區(qū)代碼不為空DW@hive模型層地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)庫用戶基本信息表(用戶基本信息表(ods.t_cs_customer）地區(qū)代碼為空返回標(biāo)準(zhǔn)地址百度api返回標(biāo)準(zhǔn)地址百度api接口 YY↓↓帶唯一標(biāo)識的合并前全量用戶信息帶唯一標(biāo)識的合并前全量用戶信息提供客戶標(biāo)簽調(diào)用和查詢通過會員關(guān)懷提高忠誠客戶的比例通過會員關(guān)懷提高忠誠客戶的比例目標(biāo)客戶客戶接觸呼叫中心售后服務(wù)營銷活動互聯(lián)網(wǎng)忠誠會員u提升銷量u目標(biāo)客戶客戶接觸呼叫中心售后服務(wù)營銷活動互聯(lián)網(wǎng)忠誠會員u提升銷量u加強(qiáng)競爭地位u營銷成本底u(yù)無需價格戰(zhàn)u有利新品推廣客戶標(biāo)簽客戶數(shù)據(jù)客戶分群客戶關(guān)懷計(jì)劃產(chǎn)品推薦優(yōu)惠活動轉(zhuǎn)介紹會員活動親情服務(wù)營銷活動公關(guān)活動產(chǎn)品三、360度全景畫像客戶＋產(chǎn)品＋訂單＋行為畫像建立客戶+產(chǎn)品+行為+訂單9個屬性建立客戶+產(chǎn)品+行為+訂單9個屬性6300個觸點(diǎn)標(biāo)簽畫像建立客戶+產(chǎn)品+行為+訂單9類畫像27群畫像建立客戶+產(chǎn)品+行為+訂單每一類群組價值挖掘客戶畫像客戶畫像第一步建立客戶產(chǎn)品唯一識別標(biāo)簽 客戶唯一標(biāo)識標(biāo)簽客戶唯一標(biāo)識標(biāo)簽產(chǎn)品唯一識別標(biāo)簽標(biāo)簽記錄客戶、產(chǎn)品特征數(shù)據(jù)標(biāo)簽記錄客戶、產(chǎn)品特征數(shù)據(jù)和全網(wǎng)觸點(diǎn)行為數(shù)據(jù)唯一識別一、標(biāo)簽的唯一性二、標(biāo)簽的精準(zhǔn)性三、標(biāo)簽的簡單明了二、標(biāo)簽的精準(zhǔn)性三、標(biāo)簽的簡單明了四、標(biāo)簽的可調(diào)用性五、標(biāo)簽的可修改回寫第二步客戶畫像 把來自于全網(wǎng)各種渠道混雜的客戶身份（產(chǎn)品、訂單、行為）數(shù)據(jù)清洗統(tǒng)一標(biāo)示后的客戶統(tǒng)客戶視圖9個屬性、180個維度6300個觸點(diǎn)統(tǒng)客戶視圖9個屬性、180個維度6300個觸點(diǎn)客戶9個屬性180個維度6300個觸點(diǎn)標(biāo)簽畫像..學(xué)員維度可提供的數(shù)據(jù)維度1、基本屬性2、社會屬性（班級、老師）3、進(jìn)度成績（評價）4、課程內(nèi)容級別5、訂單數(shù)據(jù)6、課程評價（課程打分）7、app行為數(shù)據(jù)8、興趣愛好9、潛在客戶購買能力()??10、缺少的知識點(diǎn)分析主題：1、獲客營銷2、老學(xué)員的關(guān)懷招攬3、學(xué)員知識點(diǎn)4、老師和課程的評價評分5、預(yù)測()學(xué)員維度數(shù)據(jù)來源一、內(nèi)部數(shù)據(jù)2、進(jìn)度系統(tǒng)3、TMK電話系統(tǒng)5、財(cái)務(wù)6、線上培訓(xùn)系統(tǒng)7、APP8、微信公眾號二、外部數(shù)據(jù)：1、百度2、邀約、活動3、電信adsl需求要點(diǎn)1、投入產(chǎn)出2、轉(zhuǎn)化率 標(biāo)簽畫像模型算法分類與回歸決策樹、撲素貝葉斯向量支持向量機(jī)SVMsMLR（softmaxRegreesion）二元分類SvmWithSGDLogisticRegressionWithSGD、RF&GBDT、邏輯回歸、線性回歸k-means、canopyEM(Expectation-Maximization）吉布斯（GibbsSampling）模糊聚類、狄利克雷線性模型SlopeOnePagerankBP、GA梯度下降GradientDescent特征提取轉(zhuǎn)換TF-IDF產(chǎn)品畫像+訂單畫像 統(tǒng)產(chǎn)品視圖9個屬性、180個維度6300個觸點(diǎn)產(chǎn)品360°全景畫像統(tǒng)產(chǎn)品視圖9個屬性、180個維度6300個觸點(diǎn)產(chǎn)品360°全景畫像細(xì)分產(chǎn)品分類細(xì)分訂單分類細(xì)分產(chǎn)品客戶分類客戶營銷手段分類細(xì)分產(chǎn)品特征分類細(xì)分評價分類其他維度分類訂單分析標(biāo)簽畫像高頻數(shù)據(jù)和流處理分析Spark高頻數(shù)據(jù)和流處理分析SparkStreaming預(yù)測挖掘&領(lǐng)導(dǎo)定制Impala+Impala+SparkMLlibImpala(SparkImpala(Spark)Impala(SparkImpala(Spark)Hbase（Hbase（Hive)HDFS數(shù)據(jù)存儲HDFS第三步客戶和產(chǎn)品劃分類分群分組劃分為9個門類27個群2700個組喜歡3.00的客戶群組第四步、數(shù)據(jù)價值挖掘分析9個門類27個群2700個組數(shù)據(jù)價值挖掘采用評分法、相似算法等算法模型80分以上的客戶79-30分的客戶30分以下的客戶觸點(diǎn)出現(xiàn)頻次評分法80%（粉絲＋會員＋活躍客戶）+擴(kuò)大銷售＋再銷售＋搭配銷售80分以上的客戶79-30分的客戶30分以下的客戶觸點(diǎn)出現(xiàn)頻次評分法80%（粉絲＋會員＋活躍客戶）+擴(kuò)大銷售＋再銷售＋搭配銷售+轉(zhuǎn)銷售＋新產(chǎn)品20%（潛在客戶＋接觸客戶）+10%（流失客戶激活＋挽救轉(zhuǎn)賣友商或觸點(diǎn)頻次變化評分法點(diǎn)評忠誠度等維度評分法舉例：一、客戶全網(wǎng)數(shù)據(jù)價值打分排序（基于人口屬性） 從下到上，取得更多的實(shí)名數(shù)據(jù)、強(qiáng)相關(guān)5次上5次上二星5次上5次上舉例二、客戶（會員）全網(wǎng)數(shù)據(jù)價值打分排序（基于內(nèi)容屬性） 行為數(shù)據(jù)高價值客戶（80分以上）（79-60分）低價值客戶（59-20分）負(fù)價值客戶（20分以下）購買品種次數(shù)購買多型號購買單型號有購買無購買購買價值額度10萬元上0購買同品牌其他產(chǎn)品只買本品牌產(chǎn)品購買多種產(chǎn)品購買其他產(chǎn)品量買其他產(chǎn)品忠誠度評分五星好評三星一般二星線上接觸咨詢次數(shù)10次上5次上無瀏覽門店接觸數(shù)據(jù)10次上5次上無記錄線上注冊關(guān)注每月10次以上點(diǎn)擊關(guān)注每月5次以上點(diǎn)擊關(guān)注每月1次以上無記錄點(diǎn)擊關(guān)注行為標(biāo)簽評分權(quán)重AAAAA多多AAABABAA多多A--A--ABAA多多A--ABBBAA多C--ABABC多多A--BBACA多多B--ABBCC多多ABCAA多多BBABB--A根據(jù)客戶行為和身份數(shù)據(jù)進(jìn)行價值挖掘分析客戶價值挖掘分析 客戶產(chǎn)品畫像系統(tǒng)輸出交付的結(jié)果和目的二、對每一個客戶和產(chǎn)品9個屬性、180個維度、6300個觸點(diǎn)360度全景畫像二、對客戶和產(chǎn)品進(jìn)行特征屬性進(jìn)行9個門類27個群2700個組粒度細(xì)分產(chǎn)品四、推薦引擎基于人口學(xué)推薦基于內(nèi)容推薦相關(guān)推薦同類推薦搭配推薦其他推薦客戶+產(chǎn)品+訂單匹配的行為數(shù)據(jù)觸發(fā)推薦AAAAAAAAAA--ABA--AB車型標(biāo)簽客戶清單車型標(biāo)簽客戶清單客戶標(biāo)簽觸點(diǎn)行為觸點(diǎn)行為七、推薦引擎總體層次結(jié)構(gòu)推薦系統(tǒng)架構(gòu)系統(tǒng)數(shù)據(jù)流平臺邏輯架構(gòu)核心推薦引擎設(shè)計(jì)核心算法如何為用戶N推薦商品圖所示彩色連線代表該用戶購買、+0.35=0.650.45ABCN在線流計(jì)算框架通用需求：低延遲：實(shí)時計(jì)算系統(tǒng)高性能：性能不高就是浪費(fèi)機(jī)器分布式：單機(jī)搞不定可擴(kuò)展：數(shù)據(jù)量、計(jì)算量大了怎么辦？容錯：一個節(jié)點(diǎn)掛了不能影響我的應(yīng)用原理：SparkStreaming把輸入數(shù)據(jù)按照batchsize給SparkStreaming集群。數(shù)據(jù)處理：SparkStreaming從Kafka集群中獲取流量日志并進(jìn)行處理。SparkStreaming會實(shí)時地從Kafka集群中獲取數(shù)據(jù)并將其存儲在內(nèi)可用內(nèi)存空間中。當(dāng)每一個batch窗口到系統(tǒng)資源整合:更方便（對于我們來說）實(shí)時計(jì)算與離便對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。線計(jì)算相結(jié)；結(jié)果存儲：處理得到的結(jié)果將寫入到數(shù)據(jù)庫中SPARK對算法模型支撐 推薦引擎模型算法常用算法基于物品推薦item—baseCF（冷啟動、熱啟動）基于用戶推薦user-baseCF（冷啟動、熱啟動）基于協(xié)同過濾推薦Simarnk基于模型推薦RandomWalk、pLSA、SVD、SVD++基于關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦Apriori、AprioriTid、DHP、FP-tree基于知識推薦基于效用推薦混合的推薦機(jī)制加權(quán)的混合、切換的混合、分區(qū)的混合、分層的混合相似度算法K-neighborhoods、User-CF、Item-CF顯性反饋ALS隱性反饋ALS情景感知推薦Context-Aware相似度推薦歷史矩陣、共生矩陣、標(biāo)識符矩陣對歷史購買客戶推薦和關(guān)懷 把低價值客戶轉(zhuǎn)化為高價值客戶C第三年根據(jù)點(diǎn)擊行為數(shù)據(jù)進(jìn)行個性化精準(zhǔn)推薦 把消費(fèi)者轉(zhuǎn)化成購買客戶增加產(chǎn)品的銷售量相關(guān)推薦和搭配推薦把點(diǎn)擊瀏覽消費(fèi)者轉(zhuǎn)化為購買客戶2SeeAd關(guān)鍵時刻及時推送4Convert2SeeAd關(guān)鍵時刻及時推送4Convert{add_to_cart:‘laptop’,… 產(chǎn)品五營銷寶－全網(wǎng)精準(zhǔn)營銷對全網(wǎng)接觸客戶通過個性化推薦、智能導(dǎo)購、營銷活動和會員關(guān)懷等精準(zhǔn)營銷方式提高客戶購買轉(zhuǎn)化率和客戶場景購買轉(zhuǎn)化率集團(tuán)自有電商網(wǎng)店、門戶WEB、APP第三方電商網(wǎng)店、門戶WEB、APP渠道門店、專賣店、旗艦店渠道門店導(dǎo)購購買全套產(chǎn)品需求預(yù)測購買搭配產(chǎn)品需求預(yù)測購買時間點(diǎn)預(yù)測獲客+潛客轉(zhuǎn)化+會員客戶關(guān)懷+流失客戶挽留+貴客推薦+精準(zhǔn)營銷高高高價值客戶成套推薦高資產(chǎn)客戶WEBAPP會員積分到期車輛周期金字塔產(chǎn)品標(biāo)簽畫像訂單標(biāo)簽畫像行為標(biāo)簽畫像相關(guān)推薦搭配推薦用戶雷達(dá)獲客邀請活動定向廣告促銷客戶精選線上推薦偏好推薦新產(chǎn)品推薦粉絲推薦用戶洞察客戶標(biāo)簽畫像客戶標(biāo)簽畫像客戶統(tǒng)一視圖屬性數(shù)據(jù)ADSL數(shù)據(jù)會員客戶關(guān)懷與精準(zhǔn)營銷會員客戶關(guān)懷與精準(zhǔn)營銷哪里用我的產(chǎn)品最多那些人用我的產(chǎn)品誰是我的潛在客戶