如今，隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和普及，各類手機(jī)APP應(yīng)運(yùn)而生，銀行理財基金產(chǎn)品；零售商品；傳媒資訊、視頻、圖文都紛紛映入眼簾。但面向用戶的推薦系統(tǒng)運(yùn)營方式較為傳統(tǒng)，以產(chǎn)品為導(dǎo)向，向全量用戶展示單一的界面和服務(wù)，不利于用戶留存，難以快速形成客戶粘性。目前用戶行為數(shù)據(jù)利用率不足，缺少根據(jù)用戶實時的訪問情況進(jìn)行自動分析和自動化的運(yùn)營方案，無法形成個性化服務(wù)管理系統(tǒng)。

于是，我們迫切需要一種更智能、更個性化的方式來獲取信息，從內(nèi)容推送、頁面布局、產(chǎn)品展示、智能客服等多方面實現(xiàn)“千人千面” 精準(zhǔn)推薦服務(wù)，提升客戶服務(wù)體驗和滿意度，持續(xù)提高轉(zhuǎn)化率，來提高客戶粘性，這正是達(dá)觀智能推薦系統(tǒng)的優(yōu)勢！

達(dá)觀智能推薦平臺產(chǎn)品對比優(yōu)勢

1.數(shù)據(jù)管理：市面常規(guī)推薦產(chǎn)品只提供上報數(shù)據(jù)的統(tǒng)計信息。而達(dá)觀智能推薦可以做到的不僅是提供上報數(shù)據(jù)的統(tǒng)計信息，技術(shù)拓展到上報文本的內(nèi)容分析信息、提供上報數(shù)據(jù)生成的訓(xùn)練樣本的統(tǒng)計信息等。通過數(shù)據(jù)處理、內(nèi)容管理、文本語義理解、圖像構(gòu)建對接收的多種類型數(shù)據(jù)進(jìn)行必要地清洗，并結(jié)合自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)進(jìn)行分析挖掘，精準(zhǔn)地構(gòu)建多維度數(shù)字畫像。

2. 場景配置：市面常規(guī)推薦產(chǎn)品與關(guān)聯(lián)的產(chǎn)品相互拆分，使用成本高。達(dá)觀智能推薦集用戶畫像平臺、實驗平臺、模型開發(fā)平臺為一體的推薦系統(tǒng)，使用成本低。結(jié)合推薦算法和專家經(jīng)驗規(guī)則，涵蓋推薦結(jié)果的所有處理邏輯，主要包括召回、排序、運(yùn)營、兜底四大部分。在內(nèi)置場景的基礎(chǔ)上，根據(jù)需要分配置召回策略、排序策略、運(yùn)營策略、兜底策略以生成自定義場景方案。

3.推薦服務(wù)：市面常規(guī)推薦產(chǎn)品系統(tǒng)為內(nèi)部產(chǎn)品孵化，對其他領(lǐng)域推薦場景實施經(jīng)驗不足。而達(dá)觀智能推薦基于廣電、零售、銀行等各個行業(yè)頭部客戶的服務(wù)經(jīng)驗，結(jié)合場景需求定制推薦策略。

與此同時，達(dá)觀智能推薦平臺服務(wù)類型多樣，依靠大數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，為每個用戶生成”千人千面”的個性化推薦結(jié)果；根據(jù)用戶行為及物品基礎(chǔ)信息，得到和該物品相關(guān)的其它物品，形成相關(guān)推薦；基于全平臺的用戶反饋數(shù)據(jù)，計算熱門物品，幫助用戶迅速獲取優(yōu)質(zhì)內(nèi)容；形成熱門推薦……

此外，在上線?APP熱銷推薦場景的情況下，傳統(tǒng)代碼開發(fā)與智能推薦平臺形成了鮮明的對比。在程序員開發(fā)APP之時，會經(jīng)過一系列繁雜且漫長的過程：從數(shù)據(jù)導(dǎo)入與清洗、數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗再到最終的灰度測試，消耗大量的人力與時間資源。