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大数据系列产品解决方案;全网触点潜在客户和会员客户价值转化;系统产品功能模块;;WEB、APP、电商、门店 秒级实时推荐精准营销; 全网触点客户和全渠道营销;产品一、全网数据采集 ;　　　　采集全网触点数据聚合;核心业务 系统;　 第二类：自动抽取WEB数据，建立产品库;　　 企业产品和行业产品内容数据采集;;包含消费者和产品数据的来源;;第三类 自有APP行为数据采集;;;　　　 　第三方电商、WEB、APP、电信数据采集;　　 　　 协议在第三方电商机房远程埋点;数据商;　　第五类、400或客服互动、营销活动数据的采集;　　　　　　 第六类 渠道门店推荐导购;　　　　　　　　 门店行为数据采集 ; 　　门店数据采集方式; 　门店数据整合;产品二 客户统一视图;　　　;;核心业务 系统;数据源;　　　　　　　　整合跨系统、建立数据蓝图 ;电商订单 （天猫/京东…）;2023/3/22;2023/3/22;;;手机清洗规则模型;;地址清洗方案;地址唯一标示清洗;ODS 业务数据;ODS 业务增量数据;多系统客户数据整合流程图;整合规则实现顺序;;产品三、360度全景画像 ;; 客户画像;;;OCRM 客户操作型数据 与客户互动 电话记录、业务操作、货款交付 售前售中售后服务等数据;姓名性别;　　　　学员维度;　　　　学员维度;标签画像模型算法 ;竞争对手产品特征 产品名称、型号、参数、特征 交易量、价格、客群定位、评价 竞争对手维度比较;订单分析标签画像;喜欢3.00的客户群组;9个门类27个群2700个组数据价值挖掘 采用评分法、相似算法等算法模型;　举例：一、客户全网数据价值打分排序（基于人口属性）;举例二、客户（会员）全网数据价值打分排序（基于内容属性）; 行为标签评分权重;统计分析;　客户产品画像系统输出交付的结果和目的; 　　产品四、推荐引擎 　基于人口学推荐 　基于内容推荐 　相关推荐 　同类推荐 　搭配推荐 　其他推荐 　　 ; 客户+产品+订单匹配的行为数据触发推荐;　七、推荐引擎总体层次结构;　　　推荐系统架构;; 平台逻辑架构;核心推荐引擎设计; 基于商品的协同过滤算法;　　在线流计算框架;SPARK对算法模型支撑;推荐引擎模型算法;对历史购买客户－－推荐和关怀;根据点击行为数据－－进行个性化精准推荐;　　　　　　　增加产品的销售量－－相关推荐和搭配推荐;{ cookie_id: “1234512413243”, advertiser:{ apple: { actions: [ { impression: ‘ad1’, time: 123 }, { impression: ‘ad2’, time: 232 }, { click: ‘ad2’, time: 235 }, { add_to_cart: ‘laptop’, sku: ‘asdf23f’, time: 254 }, { purchase: ‘laptop’, time: 354 } ] …;对全网接触客户通过个性化推荐、智能导购、营销活动和会员关怀等精准营销方式提高客户购买转化率和客户场景购买转化率 １、场景推荐 　　集团自有电商网店、门户WEB、APP 第三方电商网店、门户WEB、APP 　　渠道门店、专卖店、旗舰店 ２、场景导购 　　线上导购 　　渠道门店导购 ３、需求预测 　　购买全套产品需求预测 　　购买搭配产品需求预测 　　购买时间点预测 ４、营销活动 ５、会员关怀 ６、其他服务;;;到使用周期产品推荐和关怀;那个客户需要更多服务？;自己电商 WEB、APP推荐; 　　客户关怀精准营销APP 　　 ; ; ; ; ;　　　　ＬＢＳ查看门店周边社区谁是我的会员; ; ; ; ; ; ;　　　　　ＬＢＳ查看某小区谁是我的潜在高价值客户;　　　　　ＬＢＳ查看附近小区潜在客户并推荐联系; ; ; ; ; ;　　　　　　　　　门店导购和推荐; 　　　　可视化分析平台 　　 ;市场投放与订单关联分析;市场投放和订单关联预警分析;订单品牌排