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    AI体育试点!深圳罗湖个性化运动任务打卡来了

    近日,深圳市罗湖教育科学研究院联合腾讯教育及悦动圈,在全区中小学开启寒假个性化体育锻炼活动,并率先在深圳市华丽小学、深圳市翠北实验小学建立试点校,旨在帮助学生提升身体素质,养成健康的生活方式。 此次罗湖示范先行,启动个性化体育运动任务打卡,不仅实现体育与教育的有机融合,亦帮助学生在体育锻炼中享受乐趣、增强体质、健全人格、锤炼意志。 大数据云平台 与AI运动系统的有机结合 本次活动基于罗湖区智慧教育云平台“教育智脑大数据中心”,汇聚最新国家体测数据为基础数据,构建学生体质健康画像指标体系,深层挖掘影响学生体质

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    分布式电商系统的设计与实现②

    早在1996年,由于金侨网和因特网的正式开通,为后续的电商发展奠定了坚实基础。1998年,中国实现了第一笔互联网网上交易,这标志着电商[1]从理论走向实践的重要一步。同年,国家经贸委和信息产业部共同启动了以电子贸易为主要内容的“金贸工程”,更进一步推动了电商[2]在实际经贸流通领域的应用。在此之后,电子商务[3]逐渐以传统产业B2B[4]为主体,标志着电商已经进入了一个更为成熟和稳定的发展阶段。在2003年非典疫情时期[5],人们的出行受阻。很多身在灾区的群众无法直接去实体店购买日常必需生活用品,这时候就不得不去逐渐尝试网络购物[6],再到逐渐接纳在电商平台[7]购物。在此之后十年里,电商行业得到空前发展,更多的人开始进军电商行业,开始以B2C模式[8]为主体的电子商务。B2C电子商务[9]付款方式是货到付款和网上支付相结合,但大多数企业依然选择网上支付的方式。B2C模式下的电商通常以网络零售业[10]为主,主要利用互联网开展在线的销售活动。B2C是企业通过互联网为消费者提供一个全新购物环境——网上商店,消费者通过网络可以上网购物、且在网上支付。由于这种模式节约了客户与企业的时间和空间,极大地提高了交易效率,尤其对于工作忙碌的上班族,这种模式可以为其节省昂贵的时间。随着电子商务技术的不断发展,B2C电商模式也在不断创新和完善,例如通过引入大数据、人工智能等技术[11],实现更精准的营销和个性化推荐[12],进一步提升用户体验和购物便利性[13]。

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    【机器学习】520、521情人节来临,利用机器学习技术缔造个性化浪漫体验

    幸运的是,机器学习技术的发展为礼物选择带来了新的机遇: 通过收集和分析用户的购买历史、浏览记录、评论反馈等数据,机器学习算法能够精准地理解用户的偏好和需求,从而为用户推荐个性化的礼物。 在礼物推荐中,机器学习算法的应用主要体现在以下几个方面:首先,通过对用户数据的分析,算法可以识别出用户的兴趣点和偏好,例如喜欢某种类型的饰品、对某种品牌有偏好等。其次,算法可以根据用户的偏好和预算,从海量的商品库中筛选出符合要求的礼物候选。最后,通过优化算法和考虑用户反馈,推荐系统可以不断提升推荐的精准度和个性化程度。 精准匹配用户偏好的礼物推荐系统不仅能够帮助用户快速找到心仪的礼物,还能提高用户的购物体验和满意度。通过机器学习的应用,礼物推荐系统能够不断学习和优化,以适应不同用户的需求和变化。

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    CRM如何通过数据优化找到客户的真正需求

    CRM如何通过数据优化找到客户的真正需求 如今,随着科学技术的飞速发展,社会已经进入了一个大数据与人工智能相结合的时代。更多的企业在商业运营上也开展了新型模式,以适应新时代的需求。在这个云计算、物联网、互联网充斥整个社会的大时代背景下,企业在开展客户关系管理的过程中,纷纷上线了一款专业的CRM软件,以深挖客户的需求,再以合适的产品或者服务去满足客户,从而赢得客户的订单。 那么CRM是如何通过数据优化,找到客户的真正需求的呢? 定制化功能一、借助大数据技术进行用户画像CRM可以将企业的所有客户资料进行收集,包括姓名、年龄、性别、职业、单位、头衔、商品需求、个性化偏好,等等,如此就形成了一个海量的客户数据库,那么借助于大数据技术,就可以对所有的客户资料进行分析和统计。比如对于一家售卖办公用品的企业来说,通过CRM管理系统与自己企业的网站、商城对接,就可以利用大数据技术,来统计哪些客户购买了办公耗材,哪些客户购买了文具礼品,哪些客户购买了电子设备,并且购买的数量各是多少,购买的时节是在平时,还是特定的节日等,那么如此,一个完整的用户画像就出来了。如此,就可以将分析好的客户贴上标签,以便对客户有更好的了解。 定制化功能二、将客户进行细分,找准精准营销渠道 当然,对于客户群体进行细分,是一个必要的环节。CRM可以根据设定的规则,按照所统计、分析好的各个客户画像,将客户进行群体细分。接下来就可以深入分析各个客户群体的精准需求,如此,就可以制定相适应的营销活动,找准营销渠道进行营销,以吸引客户进行下单购买。比如针对于三月开学季,那么文具企业就可以根据统计整理出的客户,来进行批量文具的售卖活动,比如各大文具店,如此精准的渠道营销,将会使得线索转换率大大提升。 定制化功能三、实现个性化需求推送,以提升产品销量 对于电商化的商业模式而言,CRM同样可以实现多种数据的收集,比如可以实现按照时间顺序记录客户的行为,客户在什么时间登录了网站,从哪个落地页进入的网站,浏览了哪些产品,停留了多长时间,总共进入了几次网站,购买了哪些产品,评论了哪些产品等,都可以详细记录。如此,对于分析人群的画像及需求,就可以实现科学化和细节化。那么接下来就可以进行个性化的营销活动,实现个性化的信息推送。比如对于长期浏览、购买同一个品牌护肤品的人群来说,当新品上市时,就可以将信息精准推送给她,如此精准地推送,就可以大幅度提升产品的销量。 由此可见,在物联网、大数据、移动互联网、人工智能大力发展的时代,企业引进一款CRM系统,能够大力优化企业用户运营数据,找准用户的深度需求,而这正是一个企业长久发展的关键竞争力。

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    基于SpringBoot的协同过滤商品推荐商城系统

    随着网络的普及,网络资源不断丰富,网络信息量不断膨胀。用户要在众多的选择中挑选出自己真正需要的信息好比大海捞针,出现了所谓的“信息过载”的现象。信息过载是指的是社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围,并导致故障的状况。个性化推荐系统的出现是为了解决信息过载的问题,帮助消费者在浩如烟海的产品中找到自己需要的产品,为消费者提供个性化的购物体验。个性化推荐系统日益受到用户的青睐,也受到越来越多的学者和电子商务网站的关注。 个性化推荐可以作为网络营销的一种手段,能为电子商务网站带来巨大的利益。个性化推荐的目标是根据具有相似偏好的用户的观点向目标用户推荐新的商品。好的个性化推荐系统能够发掘用户喜欢的商品,并推荐给用户。对于用户而言,如果打开网站的链接并登陆,就能找到自己喜欢的商品,会省下很多翻看网页的时间和精力,而这样的网站,一定会受到用户的青睐。一个好的个性化推荐系统可以为用户提供便利,继而,使用户与网站之间有更好的粘合度,提高电子商务网站的市场竞争能力。 在众多的个性化推荐算法中,协同过滤被广泛应用,也是最成功的推荐算法。本课题旨在研究基于用户的协同过滤推荐算法在电子商务个性化商品推荐中的应用。 研究电子商务推荐系统对企业和社会具有很高的经济价值。电子商务个性化推荐系统的关键是建立用户模型。推荐系统的热点问题是推荐技术和推荐算法的研究。推荐算法是整个推荐系统的核心,它的性能决定了最终推荐结果的好坏。为了建立合理的用户模型,满足不同用户对实时性、推荐方式等的要求,产生了一系列的推荐技术和算法。涉及的技术包括基于内容的过滤技术、协同过滤技术、关联规则挖掘技术、分类和聚类技术、神经网络技术等等。 个性化的服务在商家与顾客之间建立起了一条牢固的纽带。顾客越多地使用推荐系统。推荐系统可以更适合顾客的需要,将顾客更多地吸引到自己的网站,与顾客建立长期稳定的关系。从而能有效保留用户,防止用户流失。 个性化推荐技术是电子商务推荐系统中最核心最关键的技术,很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣

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    大数据没用?5个通过大数据分析提升客户体验的方式

    在互联时代,拥有一个大数据战略来收集、存储、组织和分析广泛客户数据的踪迹,对于及时开展个性化客户交互至关重要。幸运的是,通过采用正确的技术、基础设施和分析功能来全面释放这一数据的潜力,实现与互联客户的更深入交流,绝非空想。 以下这五种使用大数据分析的途径将能够帮助您提升互联客户体验: 1. 找到“隐藏的”大数据见解,更全面地了解客户。 在大数据的初期,从电子邮件和网站点击收集到的见解帮助企业重塑了营销计划,启动了新的活动,并带来了更加个性化的体验。但所有这些优势通常采用产品推荐的形式完成。 现在,新的数据类

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    领券