【电商聚焦】利用图像识别和大数据找到下一个爆款

中国电子商务研究中心在9月发布的报告显示,2016年上半年国内电商交易额约10.5万亿元,网络零售交易额超过2.3万亿元。可以说,国内电商领域已进入了成熟期。

But,虽然数据可观,但并不是所有商家都能吃个盆满钵满,这也是好多想要踏入电商行业和已经踏入电商行业的BOSS们最懊恼和犹疑的问题。



大家都在这个平台卖东西,拼的是啥?

人品?你仿佛在故意逗我笑!

靠脸?你以为你是网红吗?

天上没有白掉的馅饼

所以你得意识到商业的核心价值便是商品!

那么首先,你先自问一下!

你的商品足够吸引人吗?

你商品涉及的人群面积广吗?

你在同类产品行业里质量优于他人吗?

你的价格具有竞争优势吗?

这些还只是一个方面!

然而当你准备纵身电商海洋时,

你真的调研过你该卖什么?

什么会获取更多关注率和购买转化率吗?


SO,在漫天商品中一脸懵逼的你,

小编告诉你咱们先从爆款入手!

那么问题就来了!我们如何从加起来绕地球50圈的商品中找到下一个爆款?

马云针对刚刚过去的双十一说过,数据已经成为了最核心的资源。但是对于整个电商行业来说,利用精细地数据挖掘进行营销的思维仍然没有推广开来,大多数的线上零售商们经常面临着追赶爆款,却遗憾的发现潮流已过的情况。在这种环境下,那就需要一个切实的行业专家来为你指引方向!

数之联就是这个行业的佼佼者!

数之联科技有限公司在图像搜索领域具有12年深入研究经验。针对电商类图像搜索需求,调研总结国内外先进的图像算法技术,主要从目标检测、智能分类、特征提取和特征快速匹配四个方面,研究开发了基于深度学习架构的图像搜索服务。通过算法/工程/产品的不断打磨,我们的图像搜索服务不仅能够为用户提供电商同款和高度相似的搜索结果,并且在覆盖的类目和索引的图像数量上也达到了相当可观的量级。并且在业务指标的增长的同时,沉淀下来了业界领先的图像搜索算法。

基于深度学习的图像特征提取等技术来实现图像搜索。数之联科技有限公司图像团队在经过了多个版本的迭代和探索,现在也形成了比较稳定的算法框架,搜索涉及品类丰富众多,涵盖生活的各大领域,包含服饰搜索、工业零件搜索、布料搜索、车型识别、服装属性识别、车辆行人监测、物体监测、文字识别等,无论从事哪个行业的都能进行定制化的需求服务。

But,你肯定要问,

图像搜索和爆款挖掘有一毛钱的关系吗?

下面就要说到,为何图像搜索能帮助商家们更好的找到市面爆款和潜力产品以及更好的运营模式。

对于买家用户而言,最大的需求就是省钱,这一点永远不会改变。针对这一点,数之联自主研发了以图搜图神器——“拍图购”涵盖收纳了各大主流电商平台的商品数据,通过图像技术和数据挖掘方面的领先技术,帮助用户轻松找到实惠优惠的同款商品。真正实现拍你所想,购你所爱!



除此之外,拍图购还可以作为一个巨大的数据搜集装置。每一个用户的检索行为都可以使用户画像的绘制更加精准,并利用精准的预测让商家在备货、销售方面占得先机。

而对于卖家,营销需求同样是一个难以改变的刚需。数之联也是针对这一点,凭借在大数据挖掘和分析方面的优势,可为卖家提供竞品分析、行业分析、人群分析等功能,为卖家备货、推广营销、竞店监控等提供帮助,让卖家们在有限的资源内获得更优秀的货源和更畅销的商品。

Now!Would you like to try it?

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 214,776评论 6 496
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,527评论 3 389
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 160,361评论 0 350
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,430评论 1 288
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,511评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,544评论 1 293
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,561评论 3 414
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,315评论 0 270
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,763评论 1 307
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,070评论 2 330
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,235评论 1 343
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,911评论 5 338
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,554评论 3 322
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,173评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,424评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,106评论 2 365
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,103评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容