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客户背景

在电子商务领域,大数据当仁不让地成为业务支撑的关键技术,在营销推广、客户关怀等众多环节发挥战略作用。传统数据管理架构在这样海量且即时变化的数据场景下已无能为力。显然,不得不需要以Apache Hadoop为代表的新型架构来满足市场的新需求。

问题与需求

在优选大数据平台产品时,某电商携手星环科技,基于其Transwarp Data Hub (TDH)平台,对电商系统进行了一系列验证工作:

验证产品。包括,验证企业级大数据产品与开源Apache Hadoop软件的差异;验证在商业环境中如何选择基础技术产品;验证Apache Hadoop技术与传统数据库技术应该如何定位;验证Apache Hadoop的分析服务与传统BI服务应该如何定位;验证Apache Hadoop所需要的基础设施;验证企业级大数据产品的性能、可靠性、安全性是否满足商业需要。

验证企业级大数据产品解决商业问题的可行性。包括,构架一个解决当前数据分析瓶颈的大数据实验环境;验证通过企业级大数据产品技术实现用户数据采集、挖掘的可行性;验证新一代数据可视化产品与企业级大数据产品的结合,已经在经验中的运用;验证利用企业级大数据产品技术突破传统数据库瓶颈,把耗时长的离线服务转变为在线服务的可行性;验证企业级大数据产品作为全局数据中心,提供同一服务的可行性。

TDH方案的实施效果

基于星环的TDH一站式Hadoop发行版,该电商逐步实现了:

建设客户标签体系。依托该电商1500万会员和将近2000万潜客,深度学习和挖掘客户数据,依据RFM模型和客户信息,形成客户消费喜好、客户年龄、家庭状况、甚至星座、属相、消费频次、金额、出行方式等等信息计入客户标签。再将客户标签聚类分析,形成客户分群。如此,便能精准获取客户群体,实施精准营销。

建设产品标签体系。依据酒店与旅游等各类型产品特征,建设和挖掘产品标签,并经过一定的机器学习挖掘过程,将客户标签和产品标签对接,根据各类标签分析权重,建设智能化推荐系统。

智能化推荐系统。该推荐系统分为线上和线下两种渠道。通过对客户精准分析,对产品信息深入挖掘和学习,逐步实现了智能化推荐系统。该推荐系统除了面向大众的营销职能之外,也逐步成为针对电商的会员关怀体系和精准服务体系中重要的基础环节。