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商品工业属性画像:数字化营销的核心竞争力

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商品工业属性画像是指对商品的各种属性和特征进行系统化的描述和分析,以便更好地了解商品的本质和价值。商品工业属性画像在数字化营销中有着重要的作用。本文从理论和实践两个方面,结合一些实际的案例和示意图,介绍商品工业属性画像的概念和方法、在数字化营销中的应用和价值,以及商品工业属性画像的具体操作和效果。
业界动态
用大模型生成用户画像,让数字化营销更精准高效

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用户画像是数字化营销中的重要工具,它可以帮助产品经理和运营人员了解用户的需求、偏好和行为,从而提供更个性化和优质的服务。 本文介绍了用户画像的生成方法,包括特征提取、模型训练和用户画像生成三个步骤,并重点阐述了人工智能大模型在这些步骤中的作用。大模型是指具有超大规模参数和数据的深度学习模型,它们可以在多个领域和任务上表现出强大的泛化能力和创造力。 本文将展示大模型如何在特征提取中提高数据的质量和多样性,在模型训练中提高模型的性能和效率,在用户画像生成中提高用户画像的准确性和实用性。本文还将介绍大模型如何进行用户画像管理,包括用户画像的更新、维护和应用。
数据分析
如何利用大模型分析用户数据,提升数字化营销的效果

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用户数据是数字化营销的核心资产,分析用户数据可以帮助产品经理和运营人员了解用户的需求、行为和喜好,从而制定更有效的营销策略。本文将介绍如何利用大模型,即具有强大计算能力和数据处理能力的人工智能模型,来分析用户数据。 本文将从用户数据预处理、用户数据建模和分析用户数据中的大模型技术三个方面进行阐述,并且给出一些实例和示意图,帮助读者理解和应用大模型的优势。