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。
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。
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。
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