個性化推薦系統

索信達個性化推薦系統

PERSONALIZED RECOMMENDATION SYSTEM

提供對手機App或其他線上渠道欄位,如今日推薦、猜你喜歡、智能廣告、智能提醒等的內容推薦進行全方位管理和運營,實現這些內容推薦的個性化、自動化和智能化。推薦決策利用客戶特征數據,并結合客戶熱點數據,利用各種推薦策略并進行推薦仲裁,將最適合的產品和服務等內容以客戶偏好的形式呈現給客戶,實現客戶和營銷產品和服務的精準匹配

千人千面的線上運營

Thousands Of People Online

將營銷欄位、客群、營銷及優化策略組合的綜合決策展現

支持企業或金融機構的手機App或其他線上渠道的消息通知、廣告位、應用功能和產品等多種形態的營銷欄位的注冊、管理和運營。各個欄位作為營銷流量的入口,成為企業或金融機構內部營銷人員競爭的重要資源,其自身和流量管理也尤為必要。營銷資源管理員對欄位流量申請進行審核和排期。審核通過后,發布該欄位的個性化推薦策略??蛻敉ㄟ^營銷欄位訪問時,該系統會將營銷欄位、客群、營銷策略及優化策略組合的綜合決策結果展現給客戶,實現千人千面營銷運營

全面系統化的推薦策略和仲裁

Comprehensive & Systematic Recommendation Strategy & Arbitration

自動遞補靜默類推薦,實現欄位的最大利用和營銷效益最大化

各種推薦策略,包括白名單、專家規則、離線模型和在線模型等運用、管理,以及靈活組合。個性化推薦系統的決策引擎根據客戶特征、客戶行為、客戶偏好以及欄位類型和產品信息進行混合決策引擎的分流計算,計算所配置的推薦策略或推薦策略組合,生成候選推薦列表。接著,決策引擎對所生成的候選推薦列表進行仲裁。首先對失效推薦、重復推薦等不符合業務要求的推薦進行過濾和去重,然后按照內容優先級、組織機構的優先級、策略優先級和黑名單等多種方式進行推薦優化,形成優化后的推薦列表。當優化后的推薦列表中的推薦數量不足時

AI模型支持

AI Model Support

支持在線和離線AI模型等各種推薦策略

大數據技術和AI模型可應用于預測客戶意圖,如所在生命周期變化、偏好的產品、交互方式與內容等,其價值已經在客戶畫像、精準營銷、潛客挖掘等場景得到了充分體現 索信達個性化推薦系統集成了索信達AI實驗室研發的可解釋機器學習算法GAMxNN。營銷分析人員可以利用該機器學習算法進行模型訓練。營銷人員可以調用實時或離線模型服務進行推薦,并根據評分結果輔助進行個性化推薦決策

Real-time Recommendation

實時推薦

索信達個性化推薦系統利用強大的混合決策引擎的分流處理技術,快速高效完成推薦決策,實現對高并發請求的實時處理。索信達個性化推薦系統實現了推薦過程的全實時處理 包括推薦請求、請求數據整合、綜合決策、推薦結果仲裁以及結果拼裝等各個推薦環節,保證了最終效果的時效性

時效性

Timeliness

安全管理

Safety Management

節點流程

Node Process

實時處理

Define On Demand

混合決策

Visualization

自動化的流量經營

Automated Traffic Management

營銷活動中各營銷欄位的流量管理和自動經營

營銷人員在創建營銷活動時,可以對營銷活動運行周期和營銷活動流量(例如曝光次數、訪問次數等)進行設置,當當前活動流量目標達到,自動實現活動間的輪轉,做到營銷欄位流量的有效利用以及資源效益的最大化

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