个性化推荐引擎

个性化推荐引擎

个性化推荐系统是基于第四范式专有的“第四范式先知”机器学习平台和其他专利技术自主研发的,集推荐物料管理、机器学习训练日志生成、推荐召回和触发、推荐内容机器学习排序、推荐列表生成和管理等功能于一体的一站式推荐系统解决方案产品。

申请试用

客户案例

国内知名社交平台的个性化推荐项目

项目背景

某社交平台是社交领域的先驱者,随着社交网络转向移动化、多元化、兴趣化的不断发展,该平台推动了社交产品的新形态,通过付费知识分享及专业解答的形式,为用户更高质的内容,平台老用户留存和复购率有大幅提升,但同样也被新用户转化难的问题所困扰,该平台投入了大量的运营成本,收效却是杯水车薪。

第四范式推荐解决方案

第四范式推荐团队根据对该社交平台业务数据分析发现,大部分用户把广告当做噪音,很少会点击,用户只浏览其头部曝光的内容,很少深度浏览,只有小部分用户会深度浏览,并愿意为其付费,根据该平台业务优化目标,第四范式推荐团队基于大规模机器学习为其提供了定制化建模预测服务,模型上线后效果显著,新用户点击率提升90%、同时老用户点击率、营业收益均有显著提升,推荐效果受到了客户的认可,并在更多场景接入推荐服务,进一步深度合作。

+90%

新用户点击率增长

+85%

用户点击率增长

+100%

营收收益增长

国内知名在线音频的个性化推荐项目

项目背景

某在线音频平台是该领域最早的践行者,随着越来越多的用户开始为优质内容付费,激烈市场竞争刺激了在线音频内容的井喷和多样化,越来越多音频也正在被生产出来,音频在推荐场景上具有特殊性,对于音频推荐来说,一个精准的音频推荐系统是非常重要的。

第四范式推荐解决方案

第四范式推荐团队结合该在线音频平台的推荐场景,为其基于大规模机器学习提供了定制化的建模预测服务,在音频推荐的模型上线后,该在线音频推荐能力有了很大的提升,音频听完率提升了43%,随着音频听完率的提升,用户的投诉率降低了,用户的留存提高了,有效的提升了平台的运营效能。

+43%

音频听完率增长

+58%

用户留存率增长

+65%

营收收益增长

国内知名电商平台的个性化推荐项目

项目背景

某导购类电商公司的产品在某个细分领域是第一名,导购类网站作为一个连接工具,需要具备个性化推荐的能力,将有购买需求的用户直接引导到靠谱商品,让买家更方便快捷的找到需要的商品,降低了选择成本,为卖家提供优质流量入口,降低营销成本。

第四范式推荐解决方案

第四范式推荐团队针对该电商平台超过3千万的SKU,超百万的日活的业务现状及运营需求,为其提供了基于大规模机器学习的定制化建模预测服务,预测模型上线后就得到了很好的效果反馈,个性化推荐帮助电商平台有效实现了交叉向上销售,其推荐转化率达提升了57%,推荐点击率提升了46%,推荐上线后的一个季度实现了近2倍的营收增长,整体运营效能得到了显著提升。

+46%

用户点击率增长

+57%

转换率增长

+96%

营收收益增长

国内知名直播平台的个性化推荐项目

项目背景

某直播平台是直播领域的佼佼者,在移动泛娱乐直播市场进入爆发式增长的同时,直播运营模式跟产品同质化阻碍了视频直播业的发展,该直播在竞争激烈的市场环境中投入了大量的宣传费,却因直播的内容无法迎合用户当前场景下的观看需求而导致用户的严重流失,甚至失去了对平台的好感度,加大了召回成本。

第四范式推荐解决方案

第四范式推荐团队针对该平台的业务目标,为其基于大规模的机器学习在直播业务场景中提供模型预测服务,模型上线该直播平台的观看时长提升了25%,与此同时,直播点击率、用户和主播匹配度的提升,为当月打赏金额带来了提升20%的,个性化推荐系统大大增强了该平台的营收效能。

+25%

人均观看时长增长

+67%

用户点击率增长

+20%

营收收益增长

国外知名新闻聚合类应用的个性化推荐项目

项目背景

某新闻聚合类应用是出海的应用之一,随着基于机器学习的个性化推荐在新闻领域生根发芽,许多中国团队选择带着技术出海,而新闻推荐的机器学习系统需要处理大量的新闻数据和用户数据,背后是数亿级的数据吞吐量,所以这些公司们面对的核心挑战是如何在可控的投入下,实现理想的新闻推荐效果。

第四范式推荐解决方案

某国排名第一的新闻聚合应用,每天有几万的新闻候选集,当用户进入App的时候,新闻推荐系统要从中精选合适的新闻推送给用户,第四范式推荐团队为其提供了定制化的新闻推荐服务,使用了新闻推荐的预测模型后,该新闻推荐公司的新闻推荐能力有了很大的提升,新闻点击率提升了64%,用户的平均阅读时长及用户的留存均有明显提升。

+64%

用户点击率增长

+10%

人均访问时长增长

+35%

人均消费数量增长

产品优势

一、每个用户都是唯一的

基于大规模深度学习的推荐系统,精确预估每个用户的独特偏好

二、不只千人千面,更有千场千面

根据用户行为、环境、当前时间等场景信息,精确预估当前偏好

三、定制化大规模深度学习

深度学习=上亿条人工规则

专属定制的机器学习模型,更精准,更敏捷,更高效

专家规则

特征数量有限
专家总结
发挥头部价值

机器学习

超高维度的特征
机器自动学习
深度挖掘长尾价值

为您定制专属模型

四、模型实时更新

超高维机器学习模型实时更新,随用户反馈实时优化,越来越懂用户

技术架构

接入流程

轻松接入,两周内可完成接入流程

沟通需求数据接入第四范式建模部署上线

技术文档