8-1 前端数据智能提升消费者体验

前端数据智能与消费者体验优化

1. 前端与数据智能

• 背景：互联网行业的发展带动了数据智能的迅猛增长，全球大数据储量预计在2020年达到约47ZB，并随着5G、元宇宙等新技术的发展而持续增长。
• 应用：电商场景下的商品推荐、智能客服、广告投放、智能物流等。

2. 体验优化需求场景

• 关注点：用户交互体验。
• 应用场景：通过数据智能，精准了解用户对UI、功能、交互逻辑的需求，提供更好的用户体验。
• 案例：
  • 跳失预测：挽留即将跳失的用户，提高频道吸引力。
  • 用户偏好：探索频道内用户对UI功能的偏好，采用不同的承接策略，提升用户体验。
  • 内容流组织：根据用户喜好动态组织内容流，提高消费者体验。

3. 关键技术

• 数据采集：元数据（如消费者年龄、性别）、行为数据（如浏览、点击、页面跳转）及关键业务结果数据。
• 数据分析：特征分析、降维、数据可视化、聚类、分类、回归模型、数据统计等。
• 数据应用：A/B测试、数据收集监控、分桶验证、实验投放等。

4. 体验优化实践

• 实践流程：
  1. 定义采集：确定需要的数据及其来源。
  2. 应用分析：分析数据，得出结论。
  3. 结论落地：通过A/B测试等方式将结论应用于业务。
• 交互偏好分析实践：
  • 问题定义：用户在频道内的访问偏好。
  • 数据采集：用户一次页面访问（PV）。
  • 模型选择：使用k-means聚类算法。
  • 数据预处理：归一化处理数据。
  • 聚类结果：验证点击和浏览与行为分类之间的关系。
  • 数据应用：云-端结合，页面预加载微动效，承接策略分析测试。

5. 未来展望

• 前端智能展望：
  • WebNN：推动浏览器硬件加速的标准实现。
  • WebGPU：面向浏览器的GPU接口。
  • WASM：性能/加密/跨语言。
  • 端上训练，端云协同。

以上是对研报主要内容和关键数据的总结。