下一代电商引擎
从"千人一面"到"千人千面"的智能革命
基于AI的个性化推荐与智能营销，让每一次用户触达都精准有效。
传统电商的瓶颈
推荐同质化：基于规则的推荐系统无法理解用户真实意图。
营销低效：广撒网式的促销活动，转化率持续走低。
用户流失：缺乏个性化体验，用户粘性不足。
我们的重新定义
深度学习推荐：基于用户行为序列的实时个性化推荐。
智能营销自动化：AI驱动的精准人群圈选与触达策略。
预测性分析：提前识别高价值用户与流失风险。
AI赋能的核心场景
智能推荐引擎
实时个性化商品推荐
用户画像系统
360度用户行为分析
动态定价策略
AI优化的价格弹性
智能客服助手
7x24小时智能问答
技术架构详解
推荐算法演进
协同过滤 → 深度学习
从传统的协同过滤升级到基于Transformer的序列推荐模型，捕捉用户长期兴趣与短期意图。
多目标优化
同时优化点击率、转化率、客单价等多个业务指标，平衡短期收益与长期用户体验。
实时计算架构
流式处理
基于Flink的实时特征工程，毫秒级响应用户行为变化。
边缘推理
模型部署在CDN边缘节点，降低延迟，提升用户体验。
预期价值与收益
25%
GMV增长
35%
转化率提升
40%
用户留存提升