【IT168 资讯】据中国电子商务产业的相关分析机构显示，虽然用户规模增长幅度已经放缓，但是因为互联网使用者的基数庞大，这些年中国电商产业仍然保持快速的增长。但是受经济大环境的影响，面对巨大的盈利压力，2012电子商务产业发展道路却异常曲折：电商的持续倒闭，团购网站的集体跳水……，“优胜劣汰”这个亘古不变的道理在这一年，在这个产业被一次次强调。经营规模的快速扩大，用户访问量的迅速增长，带来了真实的海量数据，而大数据处理技术在电子商务上的应用，正是为了更加有效的掌握信息，服务于顾客。

　　2012年10月18日消息，大数据解决方案提供商Etu知意图在北京发布特别为电商设计的知意图精准推荐系统Etu Recommender，旨在协助电商全面发掘海量用户行为数据背后的含义，破解用户需求，全面实现数据商业价值的转化。这是继成功发布大数据一体机后又一力作。

▲知意图精准推荐系统Etu Recommender发布：（从左到右）中国电子商会物联网技术产品应用专业委员会秘书长杜广斌、Etu知意图负责人蒋居裕、兰缪内衣负责人

　　何为精准推荐系统?

　　知意图精准推荐系统Etu Recommender基于大数据一体机的技术，利用分布式云计算优势，采集大量的用户行为日志，并针对不同的用户产生个性化的推荐，从数据采集、分析、到结果集的呈现完全自动化，不需市场营销人员介入，完全是基于用户浏览及购买的真实行为产生推荐，同时，基于大数据一体机横向扩容的特性，电商用户可以随着流量的成长，随时扩充系统的计算与存储能力。

　　将电子商务网站的浏览者转变为购买者，提高电子商务网站的交叉销售能力，加强顾客对电子商务网站的忠诚度。知意图精准推荐系统Etu Recommender，以海量数据挖掘、分析为基础，收集顾客的行为信息，利用个性化推荐算法，7*24自动分析消费者的历史和当前兴趣偏好，同时利用消费者相似的群体行为，通过多种算法进行精准推荐，不断的提高推荐质量，模拟传统卖场的销售人员，向顾客提供商品推荐，不仅帮助顾客找到所需信息，而且通过推荐系统，网站可以有效保留用户，提高网站的点击率和用户的忠诚度 —— 具有竞争力的产品推荐，贴心的购物体验，良好的品牌形象，是电商在淘汰赛中胜出的关键法宝。

　　然而传统的推荐系统主要还是架构在关系型数据库之上，关系型数据库本身对于大数据的分析与统计本身就存在计算与存储的性能瓶颈与扩容不易等问题，因此传统的推荐系统，主要还是用于统计热销排行。若是由营销人员基于市场调研及分析产生，则缺乏实时性，无法自动化，并且无法针对每个用户的购买行为进行个性化的推荐。

　　一客一市场

▲Etu知意图负责人蒋居裕

　　Etu知意图负责人蒋居裕表示："无论中国的电子商务行业会怎么风风火火的持续发展，是要走零售商、互联网、还是自成一格的路，但能让一个电子商务公司长期健康经营下去的几个关键任务：精准营销、紧抓客户、完善体验、促进购买，应该是相同的核心。知意图精准推荐系统Etu Recommender，可以协助电商善用本来就会持续发生的顾客行为，发动一场站内的推荐小革命，把每一位客户看成一个细分的市场，完成上述的关键任务，达到营销的终极目标。"

　　作为亚洲首个Hadoop一体机的缔造者，Etu知意图此次推出的精准推荐系统Etu Recommender，可以说是大数据处理与行业垂直应用方案的成功结合，这仅仅是这个大数据解决方案领航者在大数据价值实践上迈出的第一步。蒋居裕说：“Etu知意图未来的产品走向，就是‘一横多纵’：以横向的海量数据处理平台为共通基础，加上为各个行业打造的垂直智能分析应用方案。”知意图，将让企业真正发掘出大数据背后的商业价值，洞悉消费者的心理，明晰市场的“意图”。