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百分點_baifendian.com

所屬分類：網絡科技

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站點介紹

公司簡介

北京百分點信息科技有限公司(以下簡稱“百分點”)，于2009年在北京成立，在深圳、沈陽、南京、杭州、成都設有分公司和研發中心。百分點是國內第一家專注于大數據與推薦引擎的互聯網技術公司，為電子商務企業與互聯網媒體企業提供站內流量轉化和商業智能分析的相關產品與整體優化解決方案，同時也為傳統行業提供大數據基礎技術、大數據管理和應用的云平臺和整體解決方案。

作為國內個性化推薦引擎技術的領軍企業，百分點在技術與研發上不斷創新，與電子科技大學互聯網科學中心合作，在成都建立了國內首家個性化推薦系統聯合研究所，該研究所專注于個性化推薦系統、交叉推薦等相關領域的研究。另外，百分點與北京大學新媒體營銷研究中心合作，共同開展消費洞察以及行為預測等理論與應用的研究。

百分點創業伊始就形成了以海外歸國留學人員為核心的研發團隊，公司立足于自主知識產權，高度重視技術創新與產品研發，打造了目前國內最專業的推薦引擎技術平臺以及最大的跨網站消費偏好平臺，其旨在通過分析全網消費偏好，為電子商務企業提供精準的營銷服務，提高電子商務網站的流量轉化率、客單價，提升客戶購買的品類數和多樣性，延長客戶生命周期，從而提高電子商務企業的核心競爭力。

百分點于2010年完成推薦引擎的研發、測試。目前，百分點推薦引擎與分析引擎已成功應用在超過1,500家電商和媒體網站中，包括一號店、銀泰、聚美優品、王府井網上商城、海爾商城、中關村商城、360團購導航、麥包包、走秀網、芒果網、天極網、新東方、39健康網、西祠胡同、尋醫問藥等電商網站和資訊類網站。百分點推薦引擎目前服務于超過5.5億的網絡終端用戶，每日產生推薦超過1億次。百分點通過機器學習構建了商品類目體系與標簽體系，搭建了淘寶外最大的商品數據平臺，其中商品標簽維度超過400個，標簽數超過100萬，涵蓋了衣食住行、3C、母嬰、汽車等數十個領域的商品信息。

目前，百分點的業務已拓展至電商、媒體、家電、快消品、汽車、零售等領域，打通了用戶PC與移動端跨電商和媒體的行為偏好數據。百分點在未來三年內，將打造并逐步完善基于大數據的個性化推薦引擎云服務平臺，消除大數據在企業間的“孤島效應”，實現大數據在企業間的流轉與交叉復用，通過個性化應用讓大數據發揮更大的商業價值。

2014年7月，百分點推出其面向企業級應用的新一代大數據平臺產品“百分點數據管家”，該產品濃縮了百分點在大數據領域深耕所積累的核心技術和算法模型，完美支持PB級海量數據的采集、存儲、整合和挖掘，從而滿足中國企業對多源異構的全業務鏈數據進行統合管理、深度挖掘、實時計算的需求，幫助中國企業構架大數據時代的核心能力。百分點數據管家已成功戰勝國際傳統IT巨頭企業，中標多個國內知名企業與政府機構的大數據基礎平臺項目。

百分點大數據技術與應用云服務平臺是一種創新設計的，基于個性化推薦技術與大數據技術的新一代信息處理平臺。該平臺，不僅提供了分布式存儲，流式和批量數據處理，彈性計算，分布式數據庫等云服務的基本組件，還集成了一套完整的機器學習框架，以及數據挖掘、分析工具，并以推薦引擎為核心應用，最終將數據挖掘模型、個性化服務和應用作為一種公共設施提供給企業。

百分點于2011年獲得IDG資本與名信資本的720萬美元聯合A輪投資;2013年獲得浙報傳媒東方星空創業投資與IDG資本的1,000萬美元的聯合B輪投資;2014年7月獲得數家國際頂級風投公司的2,500萬美元的C輪投資。

主要產品介紹

大數據云服務平臺的兩大核心應用：

1.“百分點個性化推薦引擎”(Baifendian Personalized Recommendation Engine，簡稱BRE)，是一款提升電子商務零售網站整體營銷性能的個性化推薦工具。通過建立以用戶為中心的個性化營銷策略，幫助客戶提升用戶的忠誠度，在最合適的時機提供用戶最需要的信息，為用戶提供更加舒適的購物體驗。BRE通過個性化推薦技術對網站整體流量結構的調節，增加商品的曝光數，提升用戶平均訪問步長和商品頁訪問量(Glance View)，從而降低用戶跳出率，進而影響商品轉化率、商品動銷數以及銷售額，從根本上提升電子商務零售網站的整體營銷性能。

2.“百分點數據管家”主要分為大數據技術層、大數據管理層、大數據應用層。首先，大數據技術層是最基礎的一層，其解決的是企業缺乏底層大數據技術的問題。在這一層，“百分點數據管家”不僅集成了百分點近5年在海量數據實時計算與離線處理上的框架和技術，而且針對國內企業的運維現狀做了針對性的設計。大數據技術層使得企業對第一二三方數據的管理具備了實現的可能。其次，大數據管理層是中間的核心層。大數據管理層可以讓企業紛繁復雜的數據都被鏈接起來，而且變得結構化。在這一層，“百分點數據管家”內置了從數據的采集、存儲、清洗、標準化、結構化和挖掘這一整套流程和算法，同時還具備統一的數據管理標準和體系。多接觸點用戶身份打通問題就是在這一層被解決的。所以，在大數據管理層，企業可以實現對第一二三方數據的管理。最后，大數據應用層是最外層，也是客戶可以直接感受到的一層。應用層是面對企業的業務鏈做應用設計，目前主要聚焦在商品管理和用戶管理兩大維度上。百分點逐漸成熟的大數據應用系統包括自動化營銷、用戶洞察、微店個性化服務、老會員再營銷等系統級應用。不同于傳統的BI工具，大數據應用層內置了多種經過驗證的商業模型，比如針對用戶管理的用戶畫像模型、用戶價值模型、用戶流失預警模型等，針對商品管理的市場分析模型、競品分析模型、商品定價模型等。大數據應用層的產出既包括可視化的圖表，也包括API級的結果數據輸出，以滿足不同企業在不同階段對數據分析結果的應用需求。