以用户为中心，九数云为业务增长提供新动能

数字化转型大潮下，构建以用户为中心的数据驱动+智能算法双轮驱动体系无疑已成为业界共识方向。但在当今疫情及全球宏观环境不确定性中，个体企业如何在有限的资源下布局以用户为核心的数据驱动体系、释放数据价值，从而在下一轮复苏中占据增长先机，成为了众多参加本届数字生态大会企业的心声。

基于大数据实时计算的新一代推荐算法或许会是路径之一。对此，九数云在线数据分析工具在多维内容理解、算法场景化优化以及联邦推荐等方面做了多年大量投入，有力赋能到内部众多业务的增长中。用户数据驱动的推荐算法已经成为强大生产力，如微信视频号今年借助千人千面的全链路实时化推荐系统实现了逆势增长。

九数云在线数据分析工具拥有万亿级底层平台性能架构，同时基于内部多个头部业务的最佳实践经验，能够为企业提供包括多维内容理解、丰富的推荐算法、联邦推荐能力、白盒化平台等一整套开箱即用的 SaaS 化服务，为信息流推荐、视频推荐和电商推荐等场景提供强大的技术支撑。

具体产品功能上，九数云在线数据分析工具支持客户根据不同场景筛选指定推荐的物料范围，可以跨多个应用场景进行物料权重设置、上下架、置顶、封禁、必推、搜索等操作，满足客户对物料管理的多样化需求。还可以对推荐结果进行进一步的运营干预策略，例如类型打散、混排、去重等，保证推荐应用结果的多样性，提升用户体验。根据客户算法研发能力的不同，九数云在线数据分析工具支持端到端或白盒化两种模式：端到端模式基于丰富的行业推荐模板，结合平台本身的易用性与快速接入能力，无算法团队的客户可快速接入使用智能推荐达到业务效果；而白盒化模式则帮助有算法团队的客户使用自动化特征工程、分布式大规模训练平台以及在线推理平台，进一步优化推荐效果。

据介绍，目前九数云在线数据分析工具已经服务了一系列互联网应用、电商平台以及传统媒体客户，与客户自建推荐算法相比，均在提升核心指标和降低成本上有显著效果。例如，国内头部运动品牌李宁在微信小程序商城场景接入九数云后，借助产品成熟的内容理解技术，有力支撑商品算法特征的增强，结合用户实时兴趣画像建模、多目标联合建模等独特电商算法，在相关推荐、猜你喜欢等场景均实现了商品的点击率、转化率和 GMV 高达 10-20 倍的增长。