在当今快速变化的数字世界中，许多企业难以提供能够持续吸引客户兴趣的个性化体验。缺乏强大的推荐系统时，企业通常会面临客户满意度低、错失销售机会以及用户需求与所提供内容不匹配等问题。
我们提供基于双塔架构（Two-Tower）的个性化推荐系统服务，帮助您提升销售额并持续保持客户兴趣，从而为客户提供个性化的体验。
什么是双塔架构？
Two-Tower架构是大型科技公司在其推荐系统中广泛使用的深度学习架构，它将经典推荐方法协同过滤与基于内容的过滤算法结合深度学习技术融为一体，从而在为用户提供个性化推荐的同时带来诸多优势。
双塔架构的优势
高维数据的使用：来自不同数据源的高维、海量数据可作为模型输入；客户的购买、点击、加购等历史交互行为，以及产品的价格、名称、内容、图片等属性信息，都会在推荐过程中被模型充分考虑。
可扩展性：借助深度学习技术，即使在包含数百万商品的目录中，也能实现如<300 ms这样极低的延迟响应。
冷启动管理：对于尚未产生交互行为的客户和尚未获得交互反馈的商品（即冷启动问题），可以利用从其他商品中学习到的相似性进行推荐，从而特别在新品上提供高质量的推荐结果。
额外特性：Two-Tower模型将客户和商品信息学习为称为embedding的数字指纹；这些embedding不仅用于提供高质量推荐，还可应用于多种场景，例如客户细分、客户终身价值（CLTV）预测、交叉销售和向上销售等，通过这种方式利用embedding，可使推荐系统所学的知识丰富其他应用。
通过双塔系统确定的内容推荐，结合行为细分所识别的情感触发因素，并利用大型语言模型（LLM），为每个细分群体生成定制化信息。例如，针对对创新敏感的客户或注重折扣的客户，会推送不同的信息。借助先进的机器学习算法，我们为每位客户优化发送时间，确保信息在其最感兴趣的时间段送达。这种双重方法不仅提升了客户满意度，还通过最大化沟通效率，对业务成果产生了显著的积极影响。
采用双塔推荐系统的企业在客户体验和销售额方面均实现了改善。某领先时尚品牌推出的革命性AI驱动推荐系统，带来了15%的额外销售额和14%的即时转化率提升，增加了此前未售出商品的销售量，并解决了冷启动问题。
借助Prometa.ai的Two-Tower方法，您可以将您的业务提升至新高度，彻底革新您的客户体验！