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关河智图水镜推荐
解决方案
解决方案
方案概述
在信息化竞争激烈的市场中，如零售电商、金融、社交等领域，为了能够提升用户使用体验，了解用户真实需求并提供高精准度的产品推荐，几乎是所有企业需要的。要实现高精准的推荐，需要经历产品调研，组件专业技术团队，研发调试维护等众多巨大的挑战。水镜推荐提供一站式的泛领域推荐解决方案，帮助企业快速部署，低成本适配接入。结合传统的机器学习模型和独创的规则发现，预测出用户的商品偏好，从而提高用户对商品的点击率和转化率。
业务挑战
人货匹配的推荐领域，7分靠推荐准确度，3分靠运营和行业专家经验。推荐的商品如果不够精准，运营成本、获客成本都会增加；其次用户的兴趣度，点击率，转化率，留存率都会随之降低。
获客成本居高不下，圈定目标受众困难
选择目标受众依赖于营销团队的主观经验，缺乏一致性的受众定位可能导致营销效果的不准确性，无法实现真正的个性化推荐，进而导致获客成本增加。同时，由于缺乏对大量实时数据的分析，仅依赖历史数据和有限的市场调研。无法全面、准确地了解目标受众的实时需求和行为，导致营销策略的滞后性。
转化率低，提升困难
转化率低的核心原因在于人货匹配不够精准，而千人千面的推荐背后用到的特征工程和推荐系统等相关技术需要一定的研发人员投入，由于大部分客户在这部分的投入较为欠缺，导致最后精准营销的效果均不理想。提升数字化营销精准度，实现“智能化”是全行业面临的难题。
留存难，无法对症下药
企业在营销的过程中，经常发现之前来的用户之后很少再来，或者只有在搞活动的时候，才会有可观的用户流量，用户粘性弱，回头客少。
方案架构
方案优势
专家构建特征+自动挖掘特征
支持领域专家将其深厚的领域知识构建为具体的特征表示，可以被有机地融入到逻辑规则和机器学习模型中，形成一个综合性的知识融合机制。在此基础上，通过图关联计算挖掘新的特征，系统能够实时捕捉实体之间的关系演变，使得模型能够更全面地理解领域内的关键特征，从而降低获客成本。
提升推荐精准度
将传统的逻辑推理与现代机器学习相结合，以提高推荐系统的推理和决策能力。核心优势在于充分利用逻辑规则的精确性和可解释性，同时结合机器学习的能力从大量数据中学习模式和规律。测试表明，逻辑规则算法在机器学习推荐排序的基础上精准度提高30%。
支持适配不同领域数据源
支持适配不同领域数据，包括电商商品，文献论文，媒体内容等领域；数据源对接方式众多，满足企业的对接诉求。通过灵活的模型设计和训练方法，能够针对特定领域的数据特征进行优化。具备领域适配性、数据预处理与特征工程、可持续优化的特点。