傳統(tǒng)零售百貨業(yè)的商品和服務(wù)同質(zhì)化程度較高，企業(yè)運營成本不斷增長，于是紛紛拓展線上平臺。在傳統(tǒng)零售行業(yè)和電商企業(yè)的市場博弈中，線上線下融合已經(jīng)成為整個行業(yè)的趨勢，融合的深度和廣度決定了企業(yè)未來的發(fā)展。極光大數(shù)據(jù)正在成為零售業(yè)重構(gòu)市場商業(yè)模式過程中的重要參與者，為加強線上線下業(yè)務(wù)的整合和消費數(shù)據(jù)的融合，促進業(yè)務(wù)創(chuàng)新增值，在綜合觸達方式的優(yōu)化以及智能實時營銷推薦等方面提供了完整的解決方案。下文將從實證角度闡述極光大數(shù)據(jù)在此方面的產(chǎn)品實施方案及效果。 

案例背景

某百貨零售企業(yè)是同時擁有線下百貨商場和線上銷售平臺的典范，其2017年的營銷目標是，打通線上線下渠道，多渠道營銷，吸引更多客戶。極光大數(shù)據(jù)營銷系統(tǒng)是一套面向全行業(yè)的綜合營銷解決方案，由資源整合營銷功能、360°立體運營功能、客戶新服務(wù)功能、大數(shù)據(jù)智能推薦服務(wù)等多個功能構(gòu)成，幫助企業(yè)客戶實現(xiàn)可識別、可觸達、可洞察、可服務(wù)的四部曲。 

整體解決方案概述

極光大數(shù)據(jù)綜合營銷解決方案為企業(yè)提供了線上線下融合的解決方案，包括整合企業(yè)內(nèi)外數(shù)據(jù)資源，促進各個渠道客戶的融合和增活，實現(xiàn)行業(yè)客戶服務(wù)體系內(nèi)客戶的全生命周期轉(zhuǎn)化。該方案包括一套科學的客戶服務(wù)體系流程：

i. 線上沉默會員、線下會員和線上活躍會員的相互轉(zhuǎn)化流程；

ii. 線下各個階段會員的相互轉(zhuǎn)化流程。

下圖為客戶轉(zhuǎn)化全生命周期流程圖：

方案亮點 —— 智能云推薦

智能云推薦功能主要由特征提取、混合推薦引擎、系統(tǒng)接入三個部分組成。

i. 特征提取：幫助企業(yè)對于需要推薦的素材進行文本分詞、內(nèi)容特征提取并進行智能化分類處理的過程

ii. 混合推薦引擎：綜合利用用戶的行為、屬性，對象的屬性、內(nèi)容、分類以及用戶之間的社交關(guān)系等等，挖掘用戶的喜好和需求，主動向用戶推薦其感興趣或者需要的對象

iii. 系統(tǒng)接入：企業(yè)通過API接口接入極光智能云推薦平臺，實時響應(yīng)客戶端的推薦請求

其中大數(shù)據(jù)智能云推薦服務(wù)是獨立于企業(yè)外部的智能云推薦模式，將推薦系統(tǒng)的輸入端和輸出端以接口調(diào)用的方式進行運作: 以營銷文本活動內(nèi)容推薦為例，我們將文本分詞模塊部署到企業(yè)內(nèi)部，極光大數(shù)據(jù)只需要接入分詞后的向量集合，這樣一來既能很好地保護企業(yè)的數(shù)據(jù)隱私，又能充分發(fā)揮極光自身大數(shù)據(jù)平臺海量客戶興趣標簽的優(yōu)勢，獨立于企業(yè)外部開發(fā)了內(nèi)容文本挖掘分析算法和推薦引擎算法，具體流程圖如下：

該方案亮點主要有三點，

- 結(jié)合數(shù)十億實時更新的用戶行為特征標簽，能夠通過先進算法對企業(yè)客戶進行個性化精準營銷；

- 混合客戶觸達手段，能夠?qū)崿F(xiàn)對線上線下觸點的系統(tǒng)化利用，這是對于已有和潛在客戶制定的全方位營銷策略

- 最后，通過API方式集成，實現(xiàn)開箱即用，易于部署。

需要額外強調(diào)的是針對推薦系統(tǒng)多目標特性，極光大數(shù)據(jù)團隊采用混合方案，設(shè)計一種新的多目標推薦算法：

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和用戶偏好的協(xié)同過濾算法對線上和線下用戶分別進行產(chǎn)品推薦，首先采用聚類算法解決用戶行為數(shù)據(jù)的稀疏性問題，然后通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與用戶偏好相結(jié)合來分析用戶之間的相關(guān)性，最后利用訓練出的分類器模型計算用戶對產(chǎn)品的喜好程度，從而有效的提高推薦效果。

聚類能夠降低數(shù)據(jù)的稀疏性：即通過K-means聚類對評分用戶進行聚類，然后計算目標用戶與各聚類集合的相似度，將相似度最高的類的聚類中心乘以相似度得到的值，對目標用戶的缺失值進行逐一差補，從而有效解決數(shù)據(jù)稀疏的問題。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效學習用戶之間的復(fù)雜關(guān)系，用戶偏好能夠反映產(chǎn)品的受歡迎度。通過對用戶聚類，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層中加入用戶偏好，就能實現(xiàn)降低數(shù)據(jù)的稀疏性和有效的學習用戶之間的復(fù)雜關(guān)系。此法需要先對樣本用戶進行模型訓練，最終對目標用戶行為進行預(yù)測。 

實證效果 —— 營銷效果評估

2016年雙11期間，極光大數(shù)據(jù)利用綜合營銷系統(tǒng)，進行線上線下聯(lián)合營銷，將線上線下的促銷信息利用客戶自有的app渠道，精準地推送給客戶，對線上和線下的銷售均有顯著的提升，特別是對已有app用戶的營銷策略，極光營銷策略效果要遠遠高于企業(yè)自主營銷效果。

營銷活動和用戶的興趣關(guān)聯(lián)度的關(guān)系如下

客戶ID為8a8b2425108ebac8356fd1e8e8018f3a的線下用戶，優(yōu)惠活動8（優(yōu)惠活動8：寶貝提前過雙十一，貝貝怡等品牌嬰幼兒服飾全場6折封頂，最低16元起?。┑耐扑]度最高，極光大數(shù)據(jù)分析該用戶為女性白領(lǐng)用戶，對母嬰和親子類的消費品有極大的興趣，且門店智能設(shè)備實時感知該設(shè)備在百貨實體店附近出現(xiàn)。

客戶ID為f72af0e6b970d887afa54538e89fc9b0的線上用戶，優(yōu)惠活動1（優(yōu)惠活動1：雙十一全民嗨購，BURBERRY 3.4折起，KENZO 3.8折起，ARMANI 4.4折起，COACH 3.6折起……更多驚喜，等你發(fā)現(xiàn)~）的推薦度最高，該用戶為高價值的用戶，主要表現(xiàn)在某些購物類app上行為活躍，如寺庫、全球購等等，熱衷與某些奢侈品品牌，且過去一年有海外旅游的經(jīng)歷，活躍的活動區(qū)域在高端消費商圈及居住場所。

通過結(jié)果可以看到，數(shù)據(jù)應(yīng)用效果差異明顯：

針對已安裝某零售線上app的用戶進行分析，結(jié)合極光海量用戶標簽，根據(jù)用戶特征和用戶偏好，制定營銷策略，通過app自有推送通道，向用戶推送營銷信息。以客戶點擊率或?qū)嶋H購買行為為考察對象，營銷效果評估差異如下：

對未安裝app的用戶，極光大數(shù)據(jù)先根據(jù)用戶特征及偏好，針對百貨商場附近人群，利用極光近場感知服務(wù)、探針WIFI定位、GPS位置定位服務(wù)，識別商場及周邊人群，根據(jù)極光海量用戶標簽，定位潛在用戶，由客戶方進行精準化觸達和個性化營銷，效果差異也很明顯。 

總結(jié)

各大零售業(yè)巨頭們儼然已經(jīng)意識到只有搭乘“互聯(lián)網(wǎng)+”的快車才能華麗轉(zhuǎn)身，達到這個境界的經(jīng)營者們已經(jīng)擺脫了手工處理、依賴個人經(jīng)驗的階段，并且開啟了數(shù)據(jù)化的戰(zhàn)略路線，但問題是每家的數(shù)據(jù)積累、數(shù)據(jù)加工和算法能力上參差不齊，因此在最終營銷效果上各家能力各有千秋，極光大數(shù)據(jù)除了提供全行業(yè)的綜合營銷整體解決方案，在低價值數(shù)據(jù)稠密、高價值數(shù)據(jù)稀疏處理上也略有研究，預(yù)知詳情請持續(xù)關(guān)注未來的篇章。

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