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Spotify This:沐鸣平台如何以超个性化的产品定位消费者

浏览次数:702日期:2019-08-10小编:沐鸣

沐鸣平台自2010年以来一直在销售服装和商品,在亚马逊网站的阴影下大胆运营。 虽然大多数零售商担心电子商务kraken,其触角似乎无所不知,但沐鸣注册始终通过机器学习(ML)软件产生的定制优惠吸引消费者。


沐鸣首席信息官Luke Friang表示,成功超个性化的关键包括协作开发模式,该模型强调在以功能为中心的小组中构建软件,以及及时供应链。沐鸣的灵感来自Spotify的敏捷开发小队模型。


遇见小队mod

虽然技术上不是企业敏捷框架,但Spotify模型利用了许多最佳实践:自组织,跨职能和共同定位的小组密切合作以构建业务功能。


Spotify模型是许多大公司所接受的Scaled Agile Framework(SAFe)的替代品。 根据Gartner的说法,一些公司实施了SAFe和Spotify或其他替代方案的混合框架模型,该组织表示,到2022年,三分之一的大型组织将使用多个框架来扩展敏捷。


在沐鸣网络,小组由各种功能组成,包括数据科学家,ML工程师,iOS和Android开发人员以及产品经理。有沐鸣小组进行营销,推动移动推送通知,电子邮件和广告;网站浏览,包括应用和评论的“首页”;购买付款; Friang说,处理现场可靠性工程,DevOps和其他任务的后端和后端。


供应链小组确保货物通向客户,这对于公司来说是一个独特的挑战,由于最小的库存业务模式,该公司因处理销售而迅速执行。

这些小组一起构建了客户体验,每天推出新的“商店”,其中包括数千种产品,从服装和鞋类到玩具和零食。 Friang表示,根据购物历史,浏览行为和社交媒体行为以及其他几种信号对购物者进行个性化体验,需要沐鸣平台每天推出数百万版本的移动应用和网站。这款移动应用非常受沐鸣近700万客户的欢迎,占沐鸣平台订单的四分之三。


机器学习魔术

它的工作方式如下:沐鸣平台会员通过短信或电子邮件选择接收Google Cloud Platform(GCP)中的分析产生的优惠。点击或点击优惠的会员查看有关促销和其他优惠的详细信息。当消费者进行购买时,交易将在亚马逊网络服务中执行,沐鸣在2018年将其仓库管理和其他操作转移到该网站。


许多零售商对填充物不舒服AWS的库房不会与电子商务巨头做生意,但是Friang对此有不同看法。 “这是关于在技术方面快速创新的能力,”这反过来又有助于更好地为客户服务。


DevOps团队使用Kubernetes软件管理的Docker容器促进了塑造移动应用和推荐体验的技术魔法。 “每个小队都可以快速疯狂地获得所需的所有能力,”弗里昂说。


但是,编写高质量的算法最终是成功的秘诀。 “当我们认识你时,我们会更好地倾听你的声音,”弗里昂说。


沐鸣的公司很好:Forrester Research在2018年调查的68%的零售商表示他们会投资个性化,52%的人承诺采用某种形式的人工智能(AI)或ML模式,其中包括语音商务,聊天机器人或计算机视觉技术。


沐鸣平台目前使用由H20.ai开发的开源框架H2O构建其大部分ML模型,尽管Friang表示可能会改变,因为它希望在TensorFlow中构建更多模型,TensorFlow是由Google开发的开源库。集中的数据科学团队帮助通知ML算法,使每个独特用户的销售个性化,并与销售团队合作,优化分类,产品和库存。


Friang希望使用集合方法增强沐鸣平台的个性化功能,利用多个模型来生成一个最佳预测模型。他最近还聘请Olly Downs担任该公司的数据副总裁和ML。 “他将帮助我们推动下一阶段的战略,”弗里昂说。


这种策略将继续依赖于小队模式,这种方式很有效,因为大多数员工在一个专注于特定业务职能的小组中度过了多年。 Friang说,这可以促进团队之间的连续性和凝聚力,并有助于保持目标和目标的“清晰视线”。


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