营销是企业的关键一环，对驱动企业经营业绩增长具有重要意义。现阶段，面对带量采购与疫情带来的双重压力与挑战，越来越多医药企业开始数字化转型实践，用有限的资源投入实现营销效果最大化，这其中，大型跨国医药企业与创新型医药企业的数字化转型需求更为迫切。
此时此刻，算法正在监视着你。她们监视你去哪里、买了什么、遇见了谁，包括你的每一次呼吸、每一次心跳。
摘 要 结合企业应用大数据向“互联网+”升级的实际案例，详细地分析了“互联网+”的两个阶段，探讨了大数据在企业“互联网+”转型中具有的意义与作用，分析利用互联网中的大数据为企业带来的直接价值，使世界更加扁平化，带动经济持续发展的同时，提高了人们的生活质量，加速了传统产业向互联网+转型的进程。 关键词 大数据 互联网+ 中国电信 信息鸿沟 泛义征信 3 大数据在“互联网+”进程中的作用 大数据技术的实现与普及，对于我国“互联网+”进程的推进起着至关重要的作用。O2O（Online-To-Offline，
未来的商业趋势是社交电商，更多的商业形态将会在小程序业态里创新呈现，未来运营的主体不是流量，而是人和社群，未来的运营指标评估会从转化率转变为“裂变率”。
文/孟永辉 产品过多、渠道过滥、个性化不足等问题正在困扰着电商行业的发展，消费升级势在必行。在传统电商模式逐步失去光环的时刻，马云提出了“新零售”的概念。在这一理念的指引下，如何借助新技术对传统电商进行改造，打通线上线下壁垒，成为破解当下电商发展难题的关键。 传统电商遭遇困境的同时，消费者的需求同样正在潜移默化地发生变化。以年轻圈层、单身主义为代表的“一人食”时代的来临更让这种消费升级变得有些迫不及待。如何方便快捷地找到心仪的产品进行消费，以腾出更多的时间娱乐和生活成为时下很多年轻人的新选择。 在新零售日益
image.png 个性化推荐最佳实践 一、基本概念 网络营销解决方案提供商Questus公司的调查显示，在选择网络购物的消费者中，32%的人认为浏览体验非常重要；在决定不再网上购物的消费者中，22%是因为很难找到想要的商品。根据推荐技术服务公司Baynote的调查，如果人们点击了三次之后还无法找到自己想要的商品，95%的人会离开这个网站。 对于零售网站来说，如果不能准确地为顾客展示他们喜欢的产品，让顾客将时间浪费在浏览自己不感兴趣的商品上，那么最终为顾客糟糕的浏览体验埋单的还是零售网站自己。 个
母婴相对一般的电子商务网站有一些特点：第一个特点是商品周期短，在母婴网站上的商品，在线的时间不会超过5-7天，第二个是用户需求的变化快，在母婴行业，可能是用户的需求变化最快的领域，比如是用户处在怀孕当
贝贝网的主要产品是垂直的母婴类，母婴相对一般的电子商务网站有一些特点：第一个特点是商品周期短，在母婴网站上的商品，在线的时间不会超过5-7天，第二个是用户需求的变化快，在母婴行业，可能是用户的需求变化
作者：fisherman，时任推荐部门推荐系统负责人，负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi，时任推荐部门推荐系统架构师，负责推荐系统的架构设计和系统升级。 来自：《决战618：探秘京东技术取胜之道》 零，题记 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年，国内大数据时代到来，一方面如果做的事情与大数据不沾边，都显得自己水平不够，另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展，所以传统的方式已经跟不上业务的发展了，为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。 随着业务的快速发展以及移动互联网的
作者 | fisherman、Davidxiaozhi 本文摘自《决战618：探秘京东技术取胜之道》，两位作者时任京东推荐系统负责人和系统架构师。 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短
文|孟永辉 产品过多、渠道过滥、个性化不足等问题正在困扰着电商行业的发展，消费升级势在必行。在传统电商模式逐步失去光环的时刻，马云提出了“新零售”的概念。在这一理念的指引下，如何借助新技术对传统电商进行改造，打通线上线下壁垒，成为破解当下电商发展难题的关键。传统电商遭遇困境的同时，消费者的需求同样正在潜移默化地发生变化。如何方便快捷地找到心仪的产品进行消费，以腾出更多的时间娱乐和生活成为时下很多年轻人的新选择。 在新零售日益成为消费升级突破口的当下，如何最大限度地满足“一人食”时代的用户需求成为未来一段时
点击上方 “蓝色字” 可关注我们！ 个性化推荐经常被人误解为细分市场和精准营销这两个概念。虽然它们之间有一些联系，但实质上却相差甚远。本文不仅清楚地讲述了个性化推荐技术，更列出了其所面临的十大挑战。
导读：“碎片购物”不同于传统购物，它让消费者习惯使用手机购买最高频的日常家庭消费品。高频打败低频，如果消费者每天数次使用手机“碎片购物”，则碎片购物变成切入点，粘住顾客，大型超市购物会转移过来，最终垄
当前数字化已成为不可逆转的营销趋势，数据也正在成为不可或缺的“营销货币”，很多市场运营人员还想知道他们是否需要CDP，以及现在是否投资CDP的最佳时机。此外，还会有一些市场运营人员想要了解CDP如何管理用户数据？CDP如何帮助市场部门做用户运营？CDP如何助力品牌实现营销目标？……所有这些问题，都可以在这篇文章里找到答案。
准确地说这个时代，不能称之为推荐系统的时代，这一个时代未能给每个用户构建属于他的推荐结果，没有很好地解决个性化长尾问题，所以这个可以叫前推荐时代。
曹健，上海交通大学计算机系教授。近年来在大数据智能分析领域进行研究与应用。 一、跨领域推荐的概念 推荐系统在我们这个时代扮演了越来越重要的角色。如何利用海量数据，来对用户的行为进行预测，向用户推荐其感兴趣的物品与服务成为各大互联网公司非常关注的问题。 目前学术界与工业界对推荐的研究与应用，主要集中在对单领域的个性化推荐，即根据用户对某一领域（如书籍）的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。 领域反映了两组对象相互间的关系，比如用户对书籍的评价数据即可看作一个用户-书籍领域，而这个领域本身
这是我在大一第一学期C#的课程设计，要求编写一个模拟双色球彩票的控制台应用程序，用以实现简单的模拟选购彩票。
随着互联网技术的不断发展，企业与客户之间的关系管理变得愈发重要。为了提升企业的销售和服务能力，SCRM（Social Customer Relationship Management）项目的技术实现成为了一个热门话题。本文将详细介绍SCRM项目的技术实现，包括数据采集、智能分析、个性化推荐等方面，以帮助科技博主和读者们了解如何构建卓越的客户关系管理平台。
在刚刚毕业的时候，当时的领导就问了一个问题——个性化推荐与精准营销的区别，当时朦朦胧胧回答不出。现在想想，他们可以说是角度不同。精准营销可以理解为帮助物品寻找用户，而个性化推荐则是帮助用户寻找物品。
CRM如何通过数据优化找到客户的真正需求 如今，随着科学技术的飞速发展，社会已经进入了一个大数据与人工智能相结合的时代。更多的企业在商业运营上也开展了新型模式，以适应新时代的需求。在这个云计算、物联网、互联网充斥整个社会的大时代背景下，企业在开展客户关系管理的过程中，纷纷上线了一款专业的CRM软件，以深挖客户的需求，再以合适的产品或者服务去满足客户，从而赢得客户的订单。 那么CRM是如何通过数据优化，找到客户的真正需求的呢？ 定制化功能一、借助大数据技术进行用户画像CRM可以将企业的所有客户资料进行收集，包括姓名、年龄、性别、职业、单位、头衔、商品需求、个性化偏好，等等，如此就形成了一个海量的客户数据库，那么借助于大数据技术，就可以对所有的客户资料进行分析和统计。比如对于一家售卖办公用品的企业来说，通过CRM管理系统与自己企业的网站、商城对接，就可以利用大数据技术，来统计哪些客户购买了办公耗材，哪些客户购买了文具礼品，哪些客户购买了电子设备，并且购买的数量各是多少，购买的时节是在平时，还是特定的节日等，那么如此，一个完整的用户画像就出来了。如此，就可以将分析好的客户贴上标签，以便对客户有更好的了解。 定制化功能二、将客户进行细分，找准精准营销渠道 当然，对于客户群体进行细分，是一个必要的环节。CRM可以根据设定的规则，按照所统计、分析好的各个客户画像，将客户进行群体细分。接下来就可以深入分析各个客户群体的精准需求，如此，就可以制定相适应的营销活动，找准营销渠道进行营销，以吸引客户进行下单购买。比如针对于三月开学季，那么文具企业就可以根据统计整理出的客户，来进行批量文具的售卖活动，比如各大文具店，如此精准的渠道营销，将会使得线索转换率大大提升。 定制化功能三、实现个性化需求推送，以提升产品销量 对于电商化的商业模式而言，CRM同样可以实现多种数据的收集，比如可以实现按照时间顺序记录客户的行为，客户在什么时间登录了网站，从哪个落地页进入的网站，浏览了哪些产品，停留了多长时间，总共进入了几次网站，购买了哪些产品，评论了哪些产品等，都可以详细记录。如此，对于分析人群的画像及需求，就可以实现科学化和细节化。那么接下来就可以进行个性化的营销活动，实现个性化的信息推送。比如对于长期浏览、购买同一个品牌护肤品的人群来说，当新品上市时，就可以将信息精准推送给她，如此精准地推送，就可以大幅度提升产品的销量。 由此可见，在物联网、大数据、移动互联网、人工智能大力发展的时代，企业引进一款CRM系统，能够大力优化企业用户运营数据，找准用户的深度需求，而这正是一个企业长久发展的关键竞争力。
收集用户的历史行为数据，包括点击、购买、浏览等。此外，还可以考虑用户的个人信息、搜索记录等。这些数据可以通过网站、APP的日志、数据库等途径获取。
我们提到很关键的一点：如果品牌希望打通不同渠道的数据，建立统一的用户画像帮助更全面地了解消费者，并在一个平台上跨所有渠道提供更好的用户体验，那么品牌很可能需要一个CDP（客户数据平台）。 由于市场上CDP种类繁多，而它们并不能完全提供客户数据平台所需要的功能，因此我们准备了5个问题，帮助您选择适合品牌自己的CDP。
根据这些典型的个性化服务案例，我们可以看出个性化服务是依据客户属性、行为等特征，来识别目标客户，进而向客户提供、推荐相关的个性化信息、服务，以满足客户的需求。从整体上说，个性化服务打破了传统的被动服务模式，能够充分利用客户自身的资源，主动开展以满足客户个性化需求为目的的全方位服务。
消费者对品牌的要求比以往任何时候都要多——需要通过跨设备和渠道获得更多相关的、更一致的、更具个性化的体验。因此，品牌营销人员面临着越来越大的压力，他们需要理解、预测并实现这些不断变化的预期。
作为当今企业信息化领域最热门的话题，大数据掀起了新一波IT投资和信息化建设的浪潮。无论是在大数据发源的互联网和电子商务领域，还是在金融、零售、制造、物流等线下业务领域，越来越多的中国企业开始思考、探索和尝试应用大数据的技术和手段，来提升营销、运营和生产的效率及效能。 个性化信息成大数据营销法宝 瞄准大数据时代带来的巨大市场机遇和广阔前景，百分点公司定位于第三方大数据技术和应用服务提供商。百分点创始人兼董事长苏萌告诉《经济参考报》记者，“数据在未来是商业里面最核心的价值，我们做的所有的事都是
在多数数据和机器学习的blog里，特征工程 Feature Engineering 都很少被提到。做模型的或者搞Kaggle比赛的人认为这些搞feature工作繁琐又不重要不如多堆几个模型，想入手实际问题的小朋友又不知道怎么提取feature来建模型。我就用个性化推荐系统做个例子，简单说说特征工程在实际的问题里是怎么做。 定义 特征工程 Feature Engineering 在一篇Kaggle bloghttp://blog.kaggle.com/2014/08 ... best/ 上
双十一刚刚过去，电商的从业者终于可以喘口气了。这个节日从九年前的光棍节演变成如今电商行业的狂欢节。早几年双十一刚流行的时候，零点订单过多造成网络瘫痪、到了支付环节一键崩溃是常被吐槽的事情。这几年软硬件技术的发展，双十一的购物体验越来越好。让用户扼腕叹息的从“网络崩溃”变成了“今年没抢到”。 如何让用户买的爽？在这问题引导下电商品牌之间的竞争从网络稳定性、物流流程的PK，转到了今年更高级的竞争领域：人工智能和算法的较量。 无论是阿里今年上岗的高精度智能运营机器人天巡，还是一秒自动生成8000张banne
曾经有一个笑话“隔着互联网，没有人知道对面是不是一条狗。”如今再看这个笑话却已是有几分老古董的味道，互联网不再是蒙住人们双眼的纱布，反而透过这个介质我们的生活习惯，兴趣偏好等等都会展露无遗。可以说，“隔着互联网，所有人都知道对面是条哈士奇。”这意味着随着信息技术的发展，数字化的虚拟世界逐步和现实世界进一步融合，虚拟世界的影响力会不断地渗透到现实，这样的未来有点像电影《黑客帝国》的场景，每个人都是由0，1这两个数字拟合的具象物，不论我们在网络上每一次购买，收藏，评论，还是在小说网站的搜索，放入书架都会在我们的
还有读者觉得个性化推荐就等同于协同过滤，这可能是因为协同过滤应用比较广泛并且比较容易为大众理解。实际上协同过滤只是个性化推荐技术中的一个成员。它与很多更先进技术相比，就好像流行歌曲和高雅音乐，前者广受欢迎，而且一般人也可以拿个麦克风吼两声，但是说到艺术高度，流行歌曲还是要差一些。当然，流行歌曲经济价值可能更大，这也是事实。总的来说，协同过滤只是个性化推荐技术中的一款轻武器，远远不等于个性化推荐技术本身。
数据挖掘技术，一门基于计算机技术与大数据时代信息处理需求的技术产物，从世纪之交的火热发展以来，不知不觉间，早已应用到我们生活的方方面面：电子邮箱中的垃圾邮件分类、电影院的票房预测、网页上的广告推荐、语音识别、电网语义精确搜索等。还有人工智能、自然语言处理、数据修正等。我们认为，数据挖掘技术将成为互联网时代应用最广泛的技术之一，它有可能为人类社会带来一个新的时代。
个性化推荐是随着移动互联网发展不断发展起来的，它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。有赞微商城使用个性化推荐系统，尤其是在关键节点增加推荐入口，进行场景化推荐，帮助商家进一步提高用户的付款转化率，最大化流量变现。
在电子商务领域，推荐系统已经成为提高用户体验和推动销售增长的重要工具。通过分析用户行为数据，推荐系统能够向用户提供个性化的商品推荐，从而提高用户的满意度和购买率。随着机器学习技术的发展，推荐系统的性能和智能化水平得到了显著提升。本文将探讨机器学习与推荐系统在电子商务中的融合应用，并重点讨论性能优化的新方法和新探索。
一般都认为，亚马逊的成功要归功于它鼎鼎大名的“一键下单”功能，但“一键下单”的背后，还需要一个成单量极高的智能推荐系统，来驱动消费者不停地在亚马逊上“买!买!买!”。这就是用户点击分析、机器学习和个性化推荐的综合力量。本文的目的，正是回顾亚马逊这个以成单率著称的个性化推荐系统的发展历程。 本文作者是2003年那篇“久经考验”的亚马逊推荐系统论文的作者，他们在这里分享的是这篇经典论文发布后的新发现与新见解。如果你想阅读这篇经典论文，请在公众号会话回复“亚马逊”，即可获得完整论文。 作者 | Brent
根据埃森哲的一项研究，“87%的消费者认为公司保护其信息隐私非常重要，58%的消费者愿意在合规使用客户数据的平台上消费，以此来获得更加个性化的体验”。那么如何才能在保护客户隐私的前提下提供个性化的客户体验呢？
并且，推荐系统能够很好的发掘物品的长尾，挑战传统的2/8原则（80%的销售额来自20%的热门品牌）。
想要提高跨境电商销售额，但不知道下一次应该将营销预算投入到哪？ 你需要了解的是：64％的公司认为跨境电商中电子邮件营销是最有效的营销渠道。 即使有许多新的营销渠道，如社交媒体，短消息，移动应用广告等 - 但电子邮件营销是一个非常有效的解决方案。 此外电子邮件营销成本相对较低，可以获得不错的高投资回报; 电子邮件营销的平均回报是每投资1美元能够获得38美元，或3800％的投资回报率。
随着入局的品牌数量连年递增，食品饮料行业的市场竞争愈发激烈。消费群体的更迭带来新的消费场景，也使得行业进入消费者主权时代，洞察能力正在重塑食品饮料行业的核心竞争力。如何洞察消费者需求，进行准确的营销，成为行业公认的“取胜之道”。
在互联时代，拥有一个大数据战略来收集、存储、组织和分析广泛客户数据的踪迹，对于及时开展个性化客户交互至关重要。幸运的是，通过采用正确的技术、基础设施和分析功能来全面释放这一数据的潜力，实现与互联客户的更深入交流，绝非空想。 以下这五种使用大数据分析的途径将能够帮助您提升互联客户体验： 1. 找到“隐藏的”大数据见解，更全面地了解客户。 在大数据的初期，从电子邮件和网站点击收集到的见解帮助企业重塑了营销计划，启动了新的活动，并带来了更加个性化的体验。但所有这些优势通常采用产品推荐的形式完成。 现在，新的数据类
最近某在线旅行预订平台，被网友曝出“大数据杀熟”的消息。尽管这家在线旅行预订平台第一时间澄清是“系统bug”，但却依然难以让网友们对自己的钱包放心，毕竟，“大数据杀熟”事件已经多次出现，而手段更是层出不穷。
什么是客户触点技术 图1 企业的线上线下多样化触点 随着科技的发展，客户与企业的互动过程中产生了线上线下非常多样化的触点。图1展示了一个啤酒企业在客户生命周期的获知、考虑、购买、留存、传播不同阶段的线
一场突如其来的疫情，打乱了已经规划好的营销计划，取消了计划中/正在实施的线下项目，年前大手笔的营销投入到头来“一场空”。
文\孟永辉 最近一段时间，宜家创始人坎普拉德逝世的消息被刷屏，人们在惊叹于他的巨额财富的同时，更多的是将关注的目光聚焦在了他所创立的宜家上。众所周知，宜家是当今世界家居领域首屈一指的巨头，它对于人们生活的改变之深，影响之远，至今都没有哪个企业可以企及。 笔者最近看了有关坎普拉德的报道，对于他所创立的宜家以及他创立宜家时候的独特的经营理念有了更深的了解。通过研究，笔者发现，坎普拉德老爷子在经营宜家上的理念以及管理思维与当下正在进行得如火如荼的消费升级有着很多相似之处。 无论是以激发用户动手能力的自我安装，还是
如今，互联网上使用积分的企业随处可见，积分是产品内的一种虚拟货币，可用来激励用户，是企业为了刺激用户购买力进行的一种变相营销手段或者运营策略。作为会员福利的一种，积分平台管理系统可以帮助企业提升用户粘性，增加商城页面的停留时间，具有较高的应用价值。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
