数据中心

通过整合多方、多渠道数据源,为企业积累消费者为核心的数据资产。从实际业务场景出发,建立情景式的客户分层,
并提供智能化多维度的数据分析,为企业决策分析和数据应用提供强力的数据支持。

远程产品演示

全方位数据融合,建立企业消费者档案

通过多维度、多渠道数据深度融合,形成企业自身消费者数据资产,建立企业消
费者档案,让企业能够360度全方位了解消费者属性,掌握消费者与企业互动时
所有的行为路径信息。

  • 客户资产
    通过整合多渠道数据资源,形成企业自身唯一用户ID,智能分析用户路径、类型等,建立企业自身客户资产。
  • 人群列表
    根据企业场景需求将用户分层,建立受众漏斗模型。同时结合数据源属性,进行多维度自定义组合,形成人群组合。将各种人群组合应用到实际业务场景中去。
  • 客户画像
    以人群数据为基础,进行多维度属性洞察得出直观报告,指导并帮助业务部门决策。
  • 数据源整合
    全面整合企业多方数据源,打通数据孤岛,帮助企业建立并积累数据资产,从而提升数据使用价值。

消费者情景式建模,更高效的转化新商机

通过整合企业多方数据, 根据消费者行为, 建立不同业务场景下的用户转化分层模型, 自动、 高效、 智能的为企业建立情景式用户分层。 结合精准的受众模型,
企业可以针对不同层级消费者开展有意义的用户互动,优化业务场景以达到挖掘新的销售机会。

  • 客户漏斗分层

    基于企业业务需求进行场景化自定义客户分层,根据消费者属性、行为建立分层转化模型,可视化体现各个分层之间转化情况,指导部门下一步运营方向。

  • 自定义客户人群

    结合企业多方数据,高度自定义属性条件,生成最精准人群组合。

多维度分析,让数据为企业盈利
通过多样化、 定制化的消费者数据分析模型, 优化业务场景流程, 增强与消费者
互动以及多维度消费者洞察, 提高服务体验, 从而提高企业运营效率。
  • 客户路径分析

    结合企业多方数据源,以时间轴维度绘制用户全生命周期行为路径,用户行为路
    径分析可视化一目了然。

  • 用户漏斗分析

    基于企业运营需求进行转化场景化自定义用户分层,根据消费者属性、行为轨迹
    建立分层转化模型,可视化体现各个分层之间转化情况,指导下一步运营。

  • 人群洞察

    以人群数据为基础,进行多维度属性洞察得出直观报告,指导并帮助业务部门决
    策。

  • 客户BI分析

    客户BI报表能够对海量数据快速进行模型构建以及多维度自由组合分析。

提升消费者数据的完整性,赋能企业市场竞争力
利用多元化数据及AI技术深化企业消费者数据资产价值,提高企业消费者数据资产适用性,快速响应市场机遇。
  • 客户属性填充

    基于企业自身消费者数据,利用第三方数据源进行客户属性为数据资产填充补全,解决数据维度缺失的问题。

  • 客户拓展

    基于企业自身消费者数据资产,寻找高相似目标用户,有效的扩充数据量解决数据维度稀缺性。

消费者数据资产生态闭环,助力企业持续成长

让消费者数据成为企业的血液,在企业的不同业务场景循环利用,持续不断的为业务增长赋能,帮助企业持续增长。