精准个性化推荐RTOI
前瞻性需求预测
提高转化率
增加用户黏性
实时需求变化感知
现今,流量越来越贵,获客越来越困难。如何提高客户转化率与留存率成为运营的关键。通过静态用户行为数据可以描绘用户画像分析用户喜好做推荐,但确未必能够反应用户的当前需求。甚至常常当用户不再需要时仍做出不适当推荐。结合用户实时行为数据做出更为精准的需求预测,为用户提供个性化推荐,同时通过自适应学习实时分析用户行为改变,是数据驱动的精准营销的下一个发展方向。使用RTOI构建基于实时用户画像分析,反映用户实时需求的个性化精准推荐,是在新零售中立于不败之地的不二法门。


转化低
流存低
需求预测不准确
推荐滞后性
造成用户反感
流量时代的获客成本越来越贵,但营销手段不当,转化率低,价值无法发挥
长期无法激发老用户兴趣,导致用户流失

需求预测多参考历史行为,没有结合用户当下行为综合分析用户实际需要,预测不准确
根据静态用户行为数据做出的推荐常有滞后性,在用户不再需要时仍持续做推荐
频繁做出无效推荐,易造成用户反感
      以海量行为数据驱动RTOI,使用实时流计算勾勒更为精准的用户画像。通过精准用户画像与实时描绘的用户现阶段行为结合,深入挖掘用户当前需求,做出前瞻性预测。利用自适应机器学习不断追踪用户实时行为变化,始终做出最能满足用户当前需求的推荐方案,做到以天为单位的个性化精准推荐,从而激发用户真正兴趣,提高转化率。持续的精准推荐更加会让用户认识到商家的价值,增加用户的依赖性。
结合用户当下行为的多维分析,有助于做出更满足用户当前实际需求的前瞻性推荐,更吸引用户关注
通过机器学习实时感知用户行为变化,第一时间发现用户需求改变
精准的推荐更易于激发用户兴趣,提高参与度与转化率
持续的精准推荐将让客户产生强烈的依赖性,提高用户留存度
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