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實戰經驗分享,一起詳細走遍數據分析全流程??!

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本文為讀者詳盡闡述了如何進行全面的數據分析,包括數據分析的目的設定、數據收集與清洗、可視化展示以及數據分析與結論提出等多個步驟,并通過實際案例進行了深入解析。同時,作者還提出了自己在數據分析過程中遇到的挑戰及改進建議,強調了在工作以外的生活場景中有意識地培養各項能力的重要性。
人工智能大模型在商品工業屬性畫像中的挑戰

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商品工業屬性畫像是電商、廣告營銷和用戶增長等數字化營銷業務的重要基礎,它能夠幫助產品經理和運營人員更好地了解商品的特征、分類和價值,從而提高商品的曝光、轉化和留存。然而,商品工業屬性畫像也面臨著一些挑戰,如數據標注困難、模型訓練困難和模型應用困難。本文從產品經理的視角,介紹了人工智能大模型在商品工業屬性畫像中的作用和價值,以及如何應對這些挑戰的解決方案和建議。
人工智能大模型如何助力電商產品經理打造高效的商品工業屬性畫像

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商品工業屬性畫像是電商產品經理在進行商品管理、推薦、搜索、廣告等業務時的重要依據。通過對商品的工業屬性(如品類、品牌、規格、功能、風格等)的準確識別和標注,可以提高商品的展示效果、匹配度、轉化率和用戶滿意度。然而,傳統的商品工業屬性畫像方法存在著人工成本高、效率低、準確率低、覆蓋率低等問題。本文將介紹人工智能大模型在商品工業屬性畫像中的作用、應用方法和應用案例,以及如何利用人工智能大模型來優化電商產品經理的工作流程和業績。