活用您的 Big Data，

實現線上服務行銷的精準推薦

精誠資訊 雲中心

Etu 資深協理 陳育杰

我們才剛享受到資訊自由取得的喜悅

2

卻馬上被瞬間淹沒了

然而，我們要的其實並不多

3

關鍵字搜尋與訂閱幫得上忙嗎?

• 可以，只要你知道你要找什麼

• 但當你想找你感興趣的東西時，它就幫不上忙了

“感興趣”是什麼東西???

你多久沒去看你訂閱的 RSS feed 了?

4

在這擁擠的網路世界中

企業該如何去獲取客戶關愛的眼神?

5

大家都知道的企業線上服務行銷三概要

6

導引流量

提高均單 轉化客戶

問題與挑戰

7

廣告投放的涵蓋面與精準度

流量的有效性

商品的吸引力

客戶的意圖 客戶深藏的意圖

導引流量

提高均單 轉化客戶

SYSTEX 的解決方案

8

廣告投放的涵蓋面與精準度

流量的有效性

商品的吸引力

客戶的意圖 客戶深藏的意圖

導引流量

提高均單 轉化客戶

Etu Recommender

精準推薦

什麼是精準推薦

客戶不說，

我們也能知道他想找什麼、想買什麼

甚至知道他應該會喜歡什麼

什麼是精準推薦

推薦使用者可能感興趣

的商品給使用者，即使

商品不熱門

商品不常見

個人化

長尾效應

推薦系統

搜尋引擎

精準推薦 - 精準行銷的核心關鍵

預測使用者對於某樣商品的 ”喜愛程度”

針對使用者產生 Top N 個使用者最喜愛的商品

針對商品產生 Top N 個最喜愛商品的使用者

告訴使用者 ”為什麼” 推薦商品給你

根據使用者的回饋及其他使用者的行為更新預測

與推薦模型

精準推薦的完美實踐 – Yahoo!

+160% clicks vs. one size fits all

+79% clicks vs. randomly selected

+43% clicks vs. editor selected

Recommended links News Interests Top Searches

精準推薦的完美實踐 – Netflix

用戶租看的影片 60% 來自系統的自動推薦

比你的枕邊人還要了解你對影片的喜好

預測用戶對一部影片的評等 誤差不會超過半顆星

精準推薦的完美實踐 – Amazon

每秒賣出 72.9 項商品 (Oct. 2010)

以小書商體貼的初衷，長成地球上最大的個人化零售商

想方設法，讓客戶與商品配對

Amazon每秒賣出72.9項商品的秘訣

訂單積累 (基本) 的關聯推薦

Amazon每秒賣出72.9項商品的秘訣

完美 (無所不用其極) 的個人化關聯推薦

Amazon每秒賣出72.9項商品的秘訣

用戶對一項商品下評論、標籤、討論、評等 (顆星)，

都將影響自己與他人的個人化關聯推薦

商品/內容

關聯性

客戶行為

相似性

瀏 覽 / 搜尋 交易

• 一般推薦大多基於交易資料中的商品關聯與客戶分群

• 然而，客戶在購買前的瀏覽與搜尋才是真正代表客戶內

心的購買的意圖

精準推薦的在線上服務的意涵

• 客戶在的瀏覽與搜尋所產生的資料遠遠大於交易所產生

的資料，所需要的巨量資料處理與分析的系統能力都不

是現有關聯式資料庫或資料倉儲所能提供

瀏 覽 / 搜尋 交易

巨量資料

的處理與分析

精準推薦的挑戰

商品/內容

關聯性

客戶行為

相似性

Etu Recommender 建構在 Etu Appliance 上的精準推薦系統

Etu Recommender

Recommendation Engine

商品/內容

關聯性分析

客戶行為

相似性分析

客戶巨量瀏覽資料 客戶

交易資料

其他或

協力廠商資料

推薦清單

Etu Recommender 的原理

第一步 : 猜你喜歡什麼

協同過濾法 (Collaboration Filtering)

基於用戶 (User Based)(相似性)

基於商品 (Item Based)(關連性)

協同過濾法 – 基於用戶 (相似性)

• 假設有很多人都喜愛 iPhone

• 如何預測 “我” 有多喜愛

iPhone ?

• 選定 20~50 位和我品味相似的用戶

• 那麼，他們有 “多喜愛”

iPhone 就代表 “我” 有多喜愛 iPhone

• 簡單說: 你可能喜愛 iPhone,

因為你的朋友都喜愛 iPhone

商品

用

户

協同過濾法 – 基於商品 (關連性) (Amazon)

• 我已經買過很多商品

• 你會推薦我買 iPhone 嗎 ?

• 從我過去過的商品中, 選出

20~50 項和買 iPhone 的人相似的

• 我有多喜愛這 20~50 項商品,

就代表我有多喜愛 iPhone

• 簡單說: 買過那些商品的人,

也喜歡 iPhone (Amazon 模式)

商品

用

户

Etu Recommender 的原理

第二步 : 產生 Top-N 推薦列表

1.針對用戶 A，找出相似用戶，找出這些用戶喜歡的商品

2.針對 1 所產生的商品列表，過濾已經被 A 點評過的商品

3.可根據以下條件排序產生 Top-N 列表

商品被用戶喜愛的次數

商品被不同用戶看過的次數

相關商品的點評

列表中商品之間的相似度及用戶的點評

4.把商品和用戶的角色互換，可得出 Top-N 用戶列表

Etu Recommender 的原理

• 歡迎回來 (最近看過的)

• 今日推薦

• 新品推薦

• 同類熱門商品推薦

• 其他人也喜愛 …

• 相似及相關商品推薦

• 買這個的人也買了 …

第三步 : 告訴用戶推薦的原因

Etu Recommender 的原理

第四步 : 更新

• 每小時增加新商品及新用戶

• 重新計算並統計

• 長尾效應 : 長尾商品確實存在，而且會自動被

系統推薦給新使用者

• 趨勢追蹤

Etu Recommender 系統架構

Web

Server

User DB Product

DB

Etu Recommender

商品瀏覽日誌

使用者資料 產品目錄

推薦結果

API

推薦清單的運用

不光只是線上服務

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Etu

Recommender 精準推薦應用系統

個人化推薦清單

個人化 EDM

個人化帳單

百貨

零售

流通

銀行

連鎖

媒體

虛擬通路 (線上)

實體通路 (線下)

結帳

點擊

瀏覽

搜尋

交易

購物車

推薦清單的運用

還有..精準推估業務需求(Forecast)

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Etu

Recommender 精準推薦應用系統

個人化推薦清單

個人化 EDM

個人化帳單

百貨

零售

流通

銀行

連鎖

媒體

虛擬通路 (線上)

實體通路 (線下)

客戶喜好

Customer Preference

新商品導入 成交率50%

成交率45%

成交率40%

善用推薦系統能讓你在導入新商品時

•能更準確的估算可能的銷售額

•更精準的管理你的供應鏈

更多精準推薦的應用

• 個人化的定價(優惠組合..)

• 個人化的內容(新聞、廣告、電影、音樂..)

• 個人化的生活(求職/求才、約會、婚嫁…)

Enterprise Big Data Solution

One Service

顧問服務

One Application

分析應用系統

One Platform

處理平台

Etu Consulting 商業暨科技顧問

Etu Recommender 精準推薦應用

Etu Appliance 巨量資料處理解決方案

意圖與關聯充滿的 Big Data 世界

Etu 幫您具體整合來呈現

台灣第一個專注服務企業客戶的 Hadoop-based 顧問與解決方案品牌