올해 618의 하이라이트 — 품질 쇼핑을 어떻게 할 것인가?

Yahoo, Nextag 등 많은 미국 하이테크사에서 근무하던 조일홍이 경동 후 첫 618, 바쁜 것은 지금 현재 현재

그룹 기술 부총재의 그의 가장 직관적인 느낌.

사실 설 연휴가 끝난 뒤 조일홍과 그의 팀은 이미 3개월간 잔업 상태를 지속하고 있었고, 이 모든 것은 당시 결정 때문이다.

그 시간점, 경동 내부는 올해 618의 하이라이트를 논의하고 있다.

"경동에서 보실 추천

모두 그가 원하는 것이고 그에 관한 것이다.

그러자 큰 데이터를 통해 경동대급기간에 개성화를 충분히 실현해 618의 중량 중 중량으로, 조일홍이 소재 부문에서 탐색하는 중점이다.

"당시 경동618가 이렇게 큰 사용자 양과 이 많은 고봉적 수요를 겪을 것이라는 사실을 알았다면 올해 쌍11에 재응용을 고려할 것"이라고 말했다.

그러나 조일홍과 팀이 결국 내놓은 성적표는 올해 618에서 본격적인 기술에서 전면적인 개성화됐다.

기술적인 효과는 PC, APP, 위신단으로 보던 경동상가 페이지에서 사용자에게 적합한 상품, 점포, 브랜드, 상응하는 특혜 등 활동이다.

상품촉이 사용자에 이르렀을 때 경동은 다양한 지능화를 제공할 수 있으며 수요 가격의 탄성 지수를 통해 사용자의 결정을 도우며 쇼핑몰에서 결산되지 않은 상품을 활성화하고 사용자가 사용할 수 있는 쿠폰 등을 일깨워 준다.

스마트 매장

사실상 조일홍과 그의 팀 설날 이후 꾸준히 준비하고 있는 것은 경동대 데이터 부문이 올해 618기간 선보인 새 프로젝트'스마트 매장'은 사용자 추천의 개성화를 전면적으로 실현할 예정이며 경동의 큰 데이터는 사용자 화상과 상품화상을 진행할 수 있으며 사용자의 소비 습관과 취향에 대한 정준화 서비스를 제공한다.

무엇보다 경동은 소비 행위 데이터와 텐센트의 사교 행위를 통해서도 브랜드 상인들에게 사교 환경 아래 정거장 마케팅 해결 방안을 제공해 전환율을 높이는 동시에 더 좋은 사용자 체험에 이를 것이다.

이 뒤에는 제3의 상품 양급 증가에 따라, 1억의 상품 양급, 점포, 브랜드, 쿠폰, 대기권에 이르기만 하면 경동대 데이터 부문에서 해결해야 할 문제는 사용자가 해양의 상품과 속효 정보에서 더 좋은 쇼핑 체험을 할 수 있다.

조일홍은 인터뷰를 할 때, 경동은 스마트 매장을 할 때, 고려하는 것은 상품뿐만 아니라, 브랜드, 점포, 쿠폰 등 차원에서 사용자 추천 개성화를 전면적으로 실현해 인터넷 쇼핑몰 소비자의 습관과 취향에 대한 정준화 안내 서비스를 제공한다.

또 전신거래 서비스가 갈수록 성숙해지면서 사교 플랫폼에서 소비자 행위가 디지털 마케팅 발전에 큰 변화를 가져와 사용자를 중심으로 바꿨다.

유량을 충분히 활용하기 위해 사용자의 경험을 더 만족시키기 위해 경동은 이 전년품절에 스마트 매장과 같은 테스트를 한 것으로 알려졌다.

경동그룹 CTO 장천이 제공한 데이터에 따르면 이들 기술을 이용하여 사용자의 구매 전환률을 100% 높일 수 있다.

“사용자의 체험을 잘 하고 제품을 팔면 좋은 일이고 경동의 목표입니다.”

장 아침에 설명하다.

조일홍은 이번 경동은 618 기간 만에 이뤄진 스마트 매장을 전면적으로 개성화 초급 단계일 뿐이다.

조일홍이 제정된 개인화 최고 수준의 목표는 더 긴 시간 아래 고객 전체 생명주기에 대해 매우 세밀하게 파악한 뒤 개성화 추천을 하는 것이다.

경동대뇌

현재 전기상경쟁 본질의 중점은 이미 운영효율에 대한 시련으로, 이른 연간 경로의 다툼에서 현재의 기술적 다툼에서 데이터와 유효한 데이터를 겨냥한 기계학습은 이미 전기상 운영 효율을 높이는 중요한 무기다.

효율전기 업체는 큰 데이터가 가져온 가장 이른바 가장 직접적인 변화로, 기업은 큰 데이터를 중시할수록, 응용이 깊어질수록 큰 데이터가 구현되는 가치가 높다.

경동은 대데이터 최적화 배송소의 위치, 창고의 화물 분포를 통해 심지어는 창고 안의 간선 경로를 대폭 향상시켜 비용을 낮추었다.

이번에 스마트 매장을 내놓기 전에 경동은 이미 2015년에 공식적으로 선보인 ‘경동뇌 ’의 목표도 효율적 두 글자를 둘러싸고 기계를 공부하는 기술을 이용해 경동방송상 플랫폼의 운영 효율을 높이고 있다.

‘ 경동뇌 ’ 는 최하층의 데이터 층면에서 경동해 양의 데이터를 포함해 주 데이터, 사용자 거래 데이터, 사용자 탐색 데이터 등을 포함해 이 데이터는 기계의 학습자료를 구성한다. 데이터의 발굴을 통해 성별, 나이, 구매력 등 여러 변수를 사용자, 사용자 소구 (오피스텔) 에서 사용자 화상을 진행한다.

‘ 경동뇌 ’ 는 사용자 화상을 위한 과정에서 전기상 플랫폼의 특수성을 감안하면, 몇몇 남성들은 종종 가족과 아이들에게 제품을 구매할 수 있으며, 예를 들어 사용자 구매력을 계산할 때, 다른 품질을 계산하는 제품의 가격차가 커서 기계에 의존하여 사용자 화상을 완전히 회복할 수 없는 전모로 경동은 이 측면에서 인공 보조 메커니즘을 도입하고, 경동배송원도 사용자 화상과 비교할 수 있는 참가자 중 하나로 기계와 인공의 결합하여 ‘ 경동대뇌 ’ 의 지식층을 형성했다.

데이터층과 지식층의 침전과 최적화, 최상위 서비스층은 일반 사용자가 ‘경동대뇌 ’를 가장 직관적으로 감지하는 곳이다.

현재 경동뇌 관련 기술은 이미 경동의 여러 가지 서비스에 포함되어 있으며, 사용자에게 진정한 편의를 가져다 주는 것으로 알려졌다.

애플아이폰6s 첫 발급시 경동뇌의 분석을 빌려 경동의 모바일 매장은 아이폰을 구입할 가능성이 있는 동네 (오피스텔) 부근에 가입자가 12분 20초 만에 휴대전화를 받았다.