新零售：特步
解决方案 通过 PolarDB-X+RDS的分布式数据库解决方案支撑O2O全渠道业务中台系统上线，通过垂直拆分剥离各业务中心，使不同类型的业务数据可以存储在不同的RDS上，确保资源和访问隔离，从物理上使整个数据库架构具备了扩展性。通过这套架构...
示例项目简介
全渠道业务中台一般会由用户中心、客户中心、商品中心、交易中心、支付中心、库存中心、促销中心等数个共享能力中心构成。因此，BizWorks团队从商品中心和用户中心里面截取少部分模型和能力作为示例项目，帮助您快速了解如何使用BizWorks...
售卖清单和计费说明
会员中台功能包 会员中台 提供以下功能：会员中台作为企业的客户全景数据库，协助零售企业从客户需求出发，将各业务应用端数据统一整合，构建一个统一的基础数据管理平台，对企业经营数据实现统一管理，并赋能给各个业务端。会员中台集中...
零售行业：伽蓝集团
人货匹配模型：在线下场景中，基于 Quick BI、Dataphin 等多个产品，伽蓝将“人/货”系统打通，生成销售策略建议，而这一建议也会由系统推送至门店美容顾问，辅助他们进行个性化推荐服务，进一步优化用户体验，从而实现销售的转化和提升。...
云商机赋能企业商机转化及营销全流程数字化
产品价值 商机获取——全渠道企业询价单报价机会：买卖双方精准匹配，推荐商机，商机来源包括：云采销入驻大企业买家的免费报价机会，钉钉中小企业买家的报价机会。品牌打造——多场景店铺统一搭建运营：统一上架商品、装修店铺，支持投放...
数据埋点指南
需要将此4条行为分别记录，并按要求上传到智能推荐系统中。埋点数据 曝光行为埋点 什么是曝光行为 曝光对应的是行为（behavior）表的bhv_type字段，是上传用户行为的一种类型。一条数据展示给用户一次，就算做一条曝光行为。如何埋点 曝光...
Contextual Bandit 算法
LinUCB算法的优势：计算复杂度与arm的数量成线性关系 支持动态变化的候选arm集合 参考资料 Contextual Bandit算法在推荐系统中的实现及应用 在生产环境的推荐系统中部署Contextual bandit算法的经验和陷阱 Using Multi-armed Bandit to ...
概述
在真实的推荐系统中，会有源源不断的新用户、新物品加入，这些新加入系统的用户和物品由于缺乏足够丰富的历史交互行为数据，常常不能获得准确的推荐内容，或被准确推荐给合适的用户。这就是所谓的推荐冷启动问题。冷启动对推荐系统来说是...
全场景解决方案
双中台体系架构推动从 IT 跨向 DT 以“大中台，小前台“的架构理念，建设双中台业务中台+数据中台，以“科技搭台，业务唱戏”的方式，提升业务创新效率，降低创新成本。客户案例 建议产品 主机/AS400 银行核心下移 新一代的核心银行业务...
云客服版本产品下线公告
云联络中心 2、“阿里云客服工作台-云智能客服在线工作台版本”-面向企业提供全链路智能客服系统，包括人机协同全功能客服工作台，多引擎智能对话机器人，高稳定低成本云呼叫中心，自定义工单及CRM系统，帮助客户高效承接售前售中售后在线/...
整体配置概述
在推荐系统中需要为算法工程师、策略工程师完成多种实验，我们还准备了a/b testing服务，帮助用户配置AB测试服务。由于阿里云上的存储多样，我们支持把数据放在Hologres、BE、OTS、Redis中，具体选择哪一种存储，后面的文档会具体介绍。当...
应用场景
智能对话机器人的应用场景主要分为在线人机交互和...四、智能服务解决方案 企业可以基于本产品及关联产品，构建一套7X24小时全天候在线、支持人机联动、多渠道统一服务、多模态服务输出的全方位智能服务业务系统，给用户带来更好的服务体验。
客户案例
新零售行业：大润发云上数据中台建设 客户架构如下。客户简介 为了快速数字化转型，拥抱新零售，大润发计划两年内将IT系统全面迁移到阿里云上，不再自建IDC。同时与阿里云合作启动数据中台项目，可以帮助大润发降低TCO的同时，更好的依托云...
典型客户案例
解决方案 中华财险新的全分布式核心系统采用阿里云全套专有云平台、数据中台、业务中台与蚂蚁产品，并创新性地引入蚂蚁公共平台。这是保险行业有史以来第一次基于混合云模式构建核心系统。整个方案包含飞天云计算操作系统、分布式中间件...
人工外呼
一、产品概述 产品介绍 阿里巴巴智能云客服产品，是阿里在电商和新零售等领域多年沉淀的一套全渠道智能客服解决方案；提供智能客服机器人、在线、热线、工单、数据洞察、质检、培训、调度、班务等功能；既能支撑千人以上客服中心的复杂运营...
什么是Quick Audience
Quick Audience为您打造一站式的消费者资产管理和运营平台，通过...全域会员：支持全渠道的用户接入，建立客户生命周期管理，助力品牌了解消费者偏好，对其做到可识别可分析，以数据驱动精准营销，实现基于数据洞察和用户互动的敏捷营销实践。
支付时常见问题
官网支付收银台提供 支付时客户选择使用 微信支付 第三方支付渠道 官网支付收银台提供 支付时客户选择使用（仅在阿里云微信小程序中商品订单支付时可用）银行对公汇款 是指通过银行柜台，网银，手机银行等发起银行转账 直接向阿里云银行...
基本概念（V3）
与全量用户不同，受众可以是为实现特定目的，或为满足特定条件，从全量用户中筛选后产生的。受众的创建方式包括：从导入的数据表筛选满足指定条件的用户（即受众筛选），上传用户ID列表，利用已有受众进行交、并、差计算生成新受众，从用户...
新功能发布记录
2022.07.16 所有用户 通过实例运营策略提升推荐结果多样性 通过选投策略配置，快速搭建推荐场景 个性化推荐开关控制 可根据终端用户是否允许系统进行个性化推荐，进行策略调整，当用户关闭个性化推荐时，支持通过传参的方式通知AIRec，...
新零售标杆：SKG全面拥抱Serverless，实现敏捷交付
SKG的IT系统也逐渐面临着库存不准确、线上线下渠道无法协同、部署架构不灵活、IT响应速度过慢等问题，为了能适配销售拓展、提高效率、加强规模化运营，SKG同阿里云达成战略合作，打造基于线上线下打通，并覆盖全渠道应用场景的渠道中台项目...
导入自定义镜像
在云上部署业务时，您可以通过阿里云ECS控制台导入本地镜像文件，也可以通过服务器迁移中心SMC自动为您的服务器生成ECS镜像。本文介绍这两种方法的应用场景和操作步骤。前提条件 通过ECS控制台导入镜像前，请您确认已完成以下操作：阿里云...
什么是新零售智能助理
多渠道融合、统一服务体验 支持多种零售渠道接入，配套提供多服务类型客服工作台，实现“机器人+人工”的智能服务全链路，客户视角实现服务体验一体化。工作台与企业系统开放集成 强大的开放平台能力，支持与企业CRM、订单管理系统OMS，...
通过流量调控功能实现物品扶持
流量调控任务有两类任务目标，一类是“曝光总量”目标（即任务所选的物品在任务所选场景中被推荐而曝光的总次数），一类是“曝光占比”目标（即任务所选物品被推荐而曝光的总次数占任务所选场景所有物品总曝光次数的比例），系统会按照设定...
导入迁移源概述
导入迁移源方式 说明 限制条件 优势 支持迁移场景 通过命令行一键导入迁移源（推荐）在SMC控制台按需生成激活码命令，然后在待迁移的服务器中一键执行激活码命令导入迁移源。源服务器需 具备公网 访问能力 半自动化且较通用 服务器迁移 ...
移动数据分析
application>3.5 SDK调试说明 在控制台中观察到的【今日实时】、【系统质量】-【实时Crash信息】、【新版crash分析】、【系统...
产品计费
客服工作台目前提供智能对话机器人、云呼叫中心、客服工作台的全渠道智能服务产品。计费说明如下：客服工作台 客服工作台的付费类型为坐席包月，每个坐席每个月收取一定的费用。开通地址：...
计费概述
OCR文档自学习能力：面向“无算法基础”的企业与个人开发者用户，支持用户自定义文字识别模型，用户可通过全流程可视化操作完成模板配置、数据处理&标注、模型构建&训练、部署发布等操作。详见：OCR自学习能力 OCR原子能力，在公共云服务...
账单概览
导出的账单文件介绍 账单文件 文件格式 账单文件介绍 月账单 PDF 月账单是按账单月份维度统计的用于和客户结算的账单数据，当月的月账单在次月2日12点后生成，账单中包含阿里云财务专用章。产品消费汇总 CSV 产品消费汇总是按照账号、产品...
入门1 最简对话流
填写意图名称为‘请假意图‘，用户话术为‘我想请假’，在语义槽中选择系统推荐的请假人姓名和请假天数（如若没有也可以在语义槽下方点击新增语义槽进行创建）。5.组织对话，创建用户输入节点。在左栏中点击用户输入节点并拖动至画布中，并...
渠道选品库
渠道选品库相当于淘宝/天猫的定向优惠价格，只有特定渠道能看到，通过招商活动和特定渠道达成合作，需要提供更低的供货价。说明 部分活动会针对渠道进行招募合作，并非所有渠道都可以报名。店铺报名 在 LinkedMall 供应商平台 招商中心>...
AIPL模型推送数据银行
渠道来源设置，请参见 新建AIPL模型，若未设置，将默认为 全渠道。操作步骤：选择工作空间>用户洞察>营销模型>AIPL模型，选择AIPL模型的>推送。在弹窗中，从 推送至 下拉列表依次选择 关联应用、数据银行 和数据银行品牌。若AIPL模型已有...
银行行业
通过各平台及运营中台技术支撑各个业务模块。例如：基于数据的运营模式，利用数据模型识别和评估借款人的借款风险；通过开放平台接入各种场景，实时数据总线支持秒级风控、智能营销。架构优势：安全稳定，合法合规 多技术线支持 高开放性及...
AIPL模型推送数据银行
渠道来源设置，请参见 新建AIPL模型，若未设置，将默认为 全渠道。操作步骤：选择工作空间>配置管理>数据中心>数据集，单击AIPL模型的 图标，选择 推送。说明 推送的AIPL模型需大于5000条，小于2亿条。在弹窗中，从 推送至 下拉列表选择 ...
策略实验室
支持变量IV查看，系统推荐策略的详情与指标表现查看。对于符合预期的规则策略，可以选择“加入候选策略”，支持添加多个策略。针对已选中的候选策略，可以指定创建到某个事件下。如该策略中的某些变量所需入参，在原事件中缺失，系统会自动...
AIPL模型
渠道来源不是行为数据集中的行为渠道，这里的渠道来源将用于在推送AIPL模型到数据银行时区分渠道来源。系统已预设部分渠道来源，单击 图标，您可以编辑渠道来源，具体操作，请参见下面的 编辑渠道来源。根据您的业务情况 设定规则。设置...
会员中台概述
会员中台作为企业的客户全景数据库，协助零售企业从客户需求出发，将各业务应用端数据统一整合，构建一个统一的基础数据管理平台，对企业经营数据实现统一管理，并赋能给各个业务端。会员中台集中管理客户、订单、商品、相关权益及规则设置...
创建数据源
目前智能推荐的全量数据源只支持ODPS，您需要先将全量启动数据上传至对应的DataWorks（MaxCompute：原ODPS）项目中。如果已经有ODPS的项目，可以忽略此步骤。DataWorks（数据工场）是基于MaxCompute（原ODPS）作为核心的PaaS平台产品，详情...
快速玩转Tablestore入门与实战
通道服务：表格存储全增量一体消费通道 Tablestore表设计最佳实践 Tablestore+DeltaLake（快速开始）架构原理-架构设计思想 数据中台之结构化大数据存储设计 结构化大数据分析平台设计 云上应用系统数据存储架构演进 Lambda plus：云上大...
通过选投策略配置，快速搭建推荐场景
二、猜你喜欢和相关推荐的区别 当前版本支持一个实例同时开通猜你喜欢及相关推荐两种服务类型，您可以通过控制台中的场景管理创建不同服务类型的场景。猜你喜欢： 主要应用于终端用户当前浏览意向不明确时，我们将根据终端用户的长期...
全量数据管理概述
如果没有，需要提前开通相关服务，才可以通过MaxCompute将全量数据上传至智能推荐系统中。开通方法详情参见 创建DataWorks项目 2、上传全量数据至数据源中 MaxCompute支持多种 数据上传 方式，如果用户的数据已经存储在阿里云上（例如：OSS...
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