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用户买了什么再推荐什么，不是大数据智能营销
陈运文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、色情等违法内容，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负面，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，可以把正面和负面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秒判断出正负面情感，把正面和负面的情感汇总起来，就可以还原一个人对一件事情的喜好程度。
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