用户买了什么再推荐什么，不是大数据智能营销,本文是一篇关于数据智能营销论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
数据智能营销论文参考文献：
所有广告都要植根于用户需求
达观数据专注于提供技术服务,为企业提供像数据预测、个性化用户画像、精准数据营销推广等工作,核心是大数据智能推荐.
怎样才能用好大数据,实现自动化个性化营销?
我们获取商品、视频、工作机会、日常社交等方方面面的信息,主要有两种方式,一种是主动明确的需求,通过搜索引擎找,要获取客户可通过搜索引擎实现.另一种方式比较模糊被动,要在某个网站或应用上逛,要获得客户可以通过推荐引擎实现.给客户推荐商品信息,无非就是这两类.很多广告或营销就是植根于这两类需求,譬如谷歌和百度的搜索广告,根植于用户主动搜索的需求.
个性化推荐非常有价值.因为每个人的需求不一样,有时个人需求很难描述,但是如果数据记录了客户之前的历史行为数据,就可以知道客户偏好,做很多有针对性的工作.
那么,个性化推荐系统是怎么实现个性化营销的?
我们发现常见的需求非常多,以互联网媒体为例,现在有大量的内容,导致很多企业担心用户看不到自己喜欢的内容.用户看不到自己喜欢的内容就走,导致用户流失.很多企业为了获取用户,花了非常大的成本,其实用户很不容易吸引过来,但是吸引过来后又要用优质内容留住他们,这一点非常重要.
网站现在优质内容很多,可能每天都会生成很多优质内容,但是手机屏幕很小,通常只能展示4～5个结果.那么,怎样筛选,充分把用户有限的屏幕利用起来?电商网站经常遇到这种情况,几个爆款引来了浏览量,网站上只有一两个商品有人看,其他商品没人看,导致网站的生态不健康.我们希望网站所有的内容都有人看,各种品位的消费者能找到各自想要的内容.因此,通过个性化智能推荐系统实现个性化推荐,能有效提升网站体验,其重点是让个性化推荐系统把客户的喜好猜准.
洞察消费者不同场景的需求
在应用场景上,譬如说当用户产生一个消费记录,我们会实时把用户行为通过网络传到后台大数据引擎上,在大数据引擎里进行深度挖掘和分析,根据用户历史行为及正在浏览的行为,在0.1秒内把分析结果反馈出来,就是眨一下眼睛的时间,针对用户形成个性化推荐.这个推荐可以是一个商品或一个广告内容,我们猜得很准,这样用户愿意看,愿意点击,形成非常有效的个性化精准营销.现在我们还会基于用户每次的浏览点击、购买评论等,根据这些数据进行建模分析,形成用户画像,之后进行个性化推荐.一部分数据是用户行为数据,譬如点击观看情况,另一部分是用户文本数据,譬如对用户看的文章和写的文字做分析.
个性化推荐上线后对网站效果提升很明显.很多网站之前没有把用户潜力发挥出来,譬如用户原本只待4分钟,把用户的潜力发挥出来,现在用户可以再多待2分钟,这样网站的收益就会得到较大提升.以电商网站为例,传统的电商网站推荐看上去似乎很简单.但大部分电商网站的推荐有个问题,用户买了一部手机后,网站推荐的还是手机,这样的推荐没有效果,原因是没有精确把握用户需求.用户刚买了一部手机,不会再点另一部手机,即使你告诉用户,另一部手机型号相同但是比你刚才买的便宜,他也不会点,只会比较愤怒.这时候,要给用户推荐和买的手机相关联的配件手机壳、充电器、耳机等,这样的推荐才有效果,才能增加用户点击.
类似这样的细节都是网站应该完善的.要知道用户在什么场景需要什么,需要什么就推什么.买了手机的用户接下来通常搜什么词,不看哪些产品,关注什么,这些行为的先后顺序也很重要.以母婴产品为例,我们发现需要根据一个妈妈的历史行为有针对性地推荐,当一个妈妈开始买一种奶粉时,再推另外一个品牌的奶粉,她看也不看.
常见的推荐形式,包括媒体推荐、电商推荐,还有我们公司生成的阅读信息流.这是一种很有价值的展现形式,现在可以在信息流中插入广告文章推广内容,这是非常受欢迎的智能推荐方式.
之前提到了文本数据,文本数据是大数据的一部分,简单说就是用户看到的文字以及用户打出的文字,在互联网上,不管是阅读还是交流,大部分情况下是文字,视频和图片较少.对于文字的挖掘,今天的计算机技术可以做得比人更快、更好.
计算机技术可以实现文本自动标签提取功能.大家在描述商品或人时,很多时候要打标签,概括被描述物的核心要素.如今计算机可以通过文本挖掘的方法,自动给人、商品、内容等打标签,打标签是个性化需求的基础.我们公司的系统可以自动对所有内容生成标签,而且速度很快,所有内容0.1秒即可生成标签,精度也很高.另外,还有深度学习技术,深度学习不依赖简单的词库.根据文章上下文结构识别出一些专有名词,包括人名、地名、机构名、影视剧名等,通过计算机自动识别.像“papi酱”,计算机可以自动通过文法分析判断它其实是一个人名.
计算机还可以自动做审核,看文章中有没有非法、 等违法内容,可以做得比人更快、更准,还可以自动识别互联网上大量存在的垃圾广告内容.
还有一个很有意思的例子,计算机还可以识别一段文本中的情感是正面还是 ,是褒是贬.譬如电商衣服做得怎样,看了几集《欢乐颂》感觉怎样,还有很多微博评论,可以把正面和 情绪的强烈程度计算出来.如果让一个编辑去看,一个人一分钟的阅读数是300字,但计算机可以在0.1秒判断出正 情感,把正面和 的情感汇总起来,就可以还原一个人对一件事情的喜好程度.
结论：关于对不知道怎么写数据智能营销论文范文课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文大数据智能营销论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料下载。
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