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網際網路普及後電商時代來臨，在全通路時代，人們期待在方便時間，透過方便管道，完成各階段購物旅程；全球電商於零售業佔比受新冠肺炎推波助攔已來到19.5%，台灣零售網路銷售額亦持續成長。工研院巨資中心自2013年打造「個人化商品推薦系統」，其大數據演算分為Offline Modeling及Online Adapter兩階段，屢獲業界肯定；另推出「VenRaaS個人化商品推薦服務」，為扣合中小型電商最核心兩大需求：自行打造推薦邏輯、解決消費者複雜動態變因，進而發展出三大特色功能：可靈活動態調整的推薦邏輯語法、可調控流量之分散式分流機制、互動式線上測試成效報表。在不須自建AI團隊與有限時間前提內如何建構有效推薦系統，以加深用戶黏性並提高線上營收，則VenRaaS是個已實證有效且能進行本地客製化的解決方案。

【內容大綱】

• 需求一：電商運用第三方技術自行打造推薦邏輯的需求
• 需求二：消費者複雜動態變因問題
• 特色功能一：可靈活動態調整的推薦邏輯語法(Cupid logic language)
• 特色功能二：可調控流量之分散式分流機制(D-Hermes)
• 特色功能三：互動式線上測試成效報表
• IEKView

【圖表大綱】

• 圖一、零售業進化史
• 圖二、全球電商零售佔比
• 圖三、台灣電商零售佔比
• 圖四、「猜你喜歡」商品推薦清單
• 圖五、商品推薦技術運作概念
• 圖六、可靈活動態調整的推薦邏輯語法運作示意
• 圖七、可調控流量之分散式分流機制運作示意
• 圖八、VenRaaS互動式線上測試成效報表畫面
• 圖九、消費新常態-混沌歷程