智能推荐
利用机器学习、个性化等技术，帮你您提升您用户在各渠道、全链路的购物体验，打造贴合用户兴趣且商业效益最大化的体验流程。
全渠道
通过Bytem统一的技术平台和API，LovelyWholesale将其包括www、m、App等在内的所有购物渠道全面打通，实现了统一的流量分发策略，为用户提供了全贯穿式的极致购物体验。
全链路
通过Bytem基于《用户旅程》的算法和模型，LovelyWholesale构建了首页推荐、详情页推荐、搜索导购等核心购物节点，实现了从用户Landing、逛网站，再到挑选商品、决定购买的全链路流程智能化。
千人千面
通过Bytem的千人千面引擎，使来到LovelyWholesale的每一个用户都能看到自已感觉兴趣的商品，并获得超个性化的购物体验。
多语言搜索
通过一个统一的API，Hibobi集成了Bytem支持多国语种、基于机器学习智能技术的智能搜索引擎，搜索体验得到质的飞跃！
多语种
超过15年的海外购物搜索词库，完美覆盖客户英、阿、西3个语种。
NLP语义理解
基于NLP的语义理解技术，彻底解决搜索无结果。
机器学习排序 + 融合检索
算法自主学习，确保用户感兴趣的商品永远排在前面，提升搜索转化。
用户搜索典型问题
近义词
上线Bytem智能搜索之前，网站用户搜索“girl pajamas”相关的阿语词时，网站匹配不到任何商品。上线之后，匹配到了2882个商品。
停用词
上线Bytem智能搜索之前，网站用户使用包含“停用词”的关键词时，网站匹配不到任何商品。上线之后，匹配到了1601个商品。
模糊搜索
上线Bytem智能搜索之前，网站用户使用“模糊搜索”相关的关键词时，网站匹配不到任何商品。上线之后，匹配到了2464个商品。
时态归一
上线Bytem智能搜索之前，网站搜索仅能理解“swim”这样的非时态词。上线之后，所有时态归一，不同的时态获得了同样的结果。
新品曝光
精准曝光
利用商品知识图谱，新品能在相关性最高的老品详情页进行更高效的曝光。同时结合个性化、人群定向等技术，使新品总是曝光给那些对其感兴趣的人群，使每一次曝光都用在 “刀刃” 上。
充分曝光
利用机器学习模型，更智能地计算每个商品在不同的阶段，所需的最合理曝光量，从而使新品得到充分的曝光，避免新品 “未老先衰”。
曝光均衡
整合了迁移学习、数据科学等技术的动态曝光控制模型，能使商品曝光在全局、业务版块、品类、风格等不同维度、粒度下，实现良性、健康的平衡，从而避免不健康的马太、长尾等效应。
业务赋能
结合Bytem数十年的电商经验，这些复杂的技术得以产品化，以工具的形式融入业务，并最终为复杂、多变的业务场景提供灵活的支撑。
精准营销
结合业界最前沿的AI技术和营销理论，个性化且精准的营销行为，帮助Jollychic在品牌一致性、营销效率、口碑等多个维度获得大幅提升。
千人千面
从营销策略、内容到渠道的全面个性化。
精准定向
找到最符合目标营销主题的受众及相似受众。
跨渠道
利用渠道归因、ID-Mapping技术，构建跨渠道矩阵式联合营销。
营销时机和频率
利用用户敏感度预测，为每个客户定制发送频率、时间。
动态营销文案
结合用户偏好及营销主题，实现标题、内容以及图片的智能组合。
机器智能选品
