个性化推荐系统

索信达个性化推荐系统

PERSONALIZED RECOMMENDATION SYSTEM

提供对手机App或其他线上渠道栏位,如今日推荐、猜你喜欢、智能广告、智能提醒等的内容推荐进行全方位管理和运营,实现这些内容推荐的个性化、自动化和智能化。推荐决策利用客户特征数据,并结合客户热点数据,利用各种推荐策略并进行推荐仲裁,将最适合的产品和服务等内容以客户偏好的形式呈现给客户,实现客户和营销产品和服务的精准匹配

千人千面的线上运营

Thousands Of People Online

将营销栏位、客群、营销及优化策略组合的综合决策展现

支持企业或金融机构的手机App或其他线上渠道的消息通知、广告位、应用功能和产品等多种形态的营销栏位的注册、管理和运营。各个栏位作为营销流量的入口,成为企业或金融机构内部营销人员竞争的重要资源,其自身和流量管理也尤为必要。营销资源管理员对栏位流量申请进行审核和排期。审核通过后,发布该栏位的个性化推荐策略。客户通过营销栏位访问时,该系统会将营销栏位、客群、营销策略及优化策略组合的综合决策结果展现给客户,实现千人千面营销运营

全面系统化的推荐策略和仲裁

Comprehensive & Systematic Recommendation Strategy & Arbitration

自动递补静默类推荐,实现栏位的最大利用和营销效益最大化

各种推荐策略,包括白名单、专家规则、离线模型和在线模型等运用、管理,以及灵活组合。个性化推荐系统的决策引擎根据客户特征、客户行为、客户偏好以及栏位类型和产品信息进行混合决策引擎的分流计算,计算所配置的推荐策略或推荐策略组合,生成候选推荐列表。接着,决策引擎对所生成的候选推荐列表进行仲裁。首先对失效推荐、重复推荐等不符合业务要求的推荐进行过滤和去重,然后按照内容优先级、组织机构的优先级、策略优先级和黑名单等多种方式进行推荐优化,形成优化后的推荐列表。当优化后的推荐列表中的推荐数量不足时

AI模型支持

AI Model Support

支持在线和离线AI模型等各种推荐策略

大数据技术和AI模型可应用于预测客户意图,如所在生命周期变化、偏好的产品、交互方式与内容等,其价值已经在客户画像、精准营销、潜客挖掘等场景得到了充分体现 索信达个性化推荐系统集成了索信达AI实验室研发的可解释机器学习算法GAMxNN。营销分析人员可以利用该机器学习算法进行模型训练。营销人员可以调用实时或离线模型服务进行推荐,并根据评分结果辅助进行个性化推荐决策

Real-time Recommendation

实时推荐

索信达个性化推荐系统利用强大的混合决策引擎的分流处理技术,快速高效完成推荐决策,实现对高并发请求的实时处理。索信达个性化推荐系统实现了推荐过程的全实时处理 包括推荐请求、请求数据整合、综合决策、推荐结果仲裁以及结果拼装等各个推荐环节,保证了最终效果的时效性

时效性

Timeliness

安全管理

Safety Management

节点流程

Node Process

实时处理

Define On Demand

混合决策

Visualization

自动化的流量经营

Automated Traffic Management

营销活动中各营销栏位的流量管理和自动经营

营销人员在创建营销活动时,可以对营销活动运行周期和营销活动流量(例如曝光次数、访问次数等)进行设置,当当前活动流量目标达到,自动实现活动间的轮转,做到营销栏位流量的有效利用以及资源效益的最大化

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