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在消費(fèi)者進(jìn)入平臺(tái)、認(rèn)知品牌、產(chǎn)生興趣、完成購(gòu)買、成為忠誠(chéng)用戶5個(gè)階段中對(duì)其進(jìn)行全生命周期運(yùn)營(yíng)，完成評(píng)估渠道拉新質(zhì)與量、洞察用戶喜好、刺激用戶轉(zhuǎn)化、促進(jìn)復(fù)購(gòu)、完成裂變等運(yùn)營(yíng)目標(biāo)?！稊?shù)據(jù)銀行：較大的浪，較大的坑，較大的未來(lái)》大連銀行網(wǎng)絡(luò)金融部王豐輝在銀行業(yè)數(shù)據(jù)化的推進(jìn)過(guò)程中，“數(shù)據(jù)合規(guī)”“數(shù)據(jù)治理”“數(shù)據(jù)應(yīng)用”方面存在較多“坑”。較大三“坑”之一是歸屬與話語(yǔ)權(quán)，要做到機(jī)構(gòu)內(nèi)部數(shù)據(jù)確權(quán)，剔除內(nèi)部交易成本，同時(shí)尋找機(jī)構(gòu)之間數(shù)據(jù)共贏的方案，知識(shí)聯(lián)邦；較大三“坑”之二是兩條腿走路，數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、數(shù)據(jù)人員缺乏與數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)“數(shù)據(jù)”迫切訴求之間存在矛盾。因此數(shù)據(jù)治理（質(zhì)量）與數(shù)據(jù)應(yīng)用（分析、挖掘）...

徐州和融時(shí)利智能觸達(dá)的邏輯大致包括：先找到一批精細(xì)的用戶，所謂精確的用戶，即，先定義出待推薦的產(chǎn)品或服務(wù)，然后篩選用戶，男/女、北京/上海，收入，用戶習(xí)慣（搜索記錄購(gòu)買記錄）等。先找到精確的用戶，然后基于和融時(shí)利的SDK采集到企業(yè)官網(wǎng)/APP上的用戶行為數(shù)據(jù)，尋找一個(gè)合適的時(shí)機(jī)（這個(gè)時(shí)機(jī)可能是用戶觸發(fā)A行為后，也有可能是用戶做了某一動(dòng)作之后多長(zhǎng)時(shí)間再觸發(fā)），在一個(gè)正確的渠道（短信、郵件、APP的推送、電話等多種方式），但每一個(gè)方式它適合的場(chǎng)景和終帶來(lái)的轉(zhuǎn)化率是不一樣的，和融時(shí)利將基于用戶人群的時(shí)機(jī)和渠道以及合適的內(nèi)容去觸達(dá)用戶，形成一個(gè)閉環(huán)。 如何大數(shù)據(jù)分析多少錢(qián)？益陽(yáng)大數(shù)據(jù)分析...

如今，年輕人受到的影響大多來(lái)自自媒體平臺(tái)，而非嚴(yán)肅、傳統(tǒng)的媒體。另一方面，AI技術(shù)的發(fā)展讓營(yíng)銷平臺(tái)可以對(duì)龐大的用戶群體行為大數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和分析，將合適的內(nèi)容在合適的場(chǎng)景傳遞給合適的用戶。做好營(yíng)銷的關(guān)鍵在于，營(yíng)銷平臺(tái)必須與內(nèi)容化廣告融合，優(yōu)化AI算法、采集數(shù)據(jù)精細(xì)、降低存儲(chǔ)消耗，使用簡(jiǎn)單易懂，它不只是軟件產(chǎn)品，還必須是營(yíng)銷產(chǎn)品。而傳統(tǒng)的營(yíng)銷方式早已不能滿足營(yíng)銷的需求，營(yíng)銷成本越來(lái)越高，客戶卻不見(jiàn)增多，這也是很多企業(yè)老板很頭疼的事情！在這個(gè)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的時(shí)代，人的作用逐漸縮小，慢慢變?yōu)閿?shù)據(jù)信息時(shí)代，得數(shù)據(jù)者得天下！2019年，營(yíng)銷勢(shì)必朝著大數(shù)據(jù)精細(xì)獲客的方向發(fā)展！大數(shù)據(jù)精細(xì)獲取客戶、...

8、屬性分析模型顧名思義，根據(jù)用戶自身屬性對(duì)用戶進(jìn)行分類與統(tǒng)計(jì)分析，比如查看用戶數(shù)量在注冊(cè)時(shí)間上的變化趨勢(shì)、查看用戶按省份的分布情況。用戶屬性會(huì)涉及到用戶信息，如姓名、年齡、家庭、婚姻狀況、性別、比較高教育程度等自然信息；也有產(chǎn)品相關(guān)屬性，如用戶常駐省市、用戶等級(jí)、用戶訪問(wèn)渠道來(lái)源等。屬性分析模型的價(jià)值是什么？一座房子的面積無(wú)法多方面衡量其價(jià)值大小，而房子的位置、風(fēng)格、是否學(xué)區(qū)、交通環(huán)境更是相關(guān)的屬性。同樣，用戶各維度屬性都是進(jìn)行多方面衡量用戶畫(huà)像的不可或缺的內(nèi)容。屬性分析主要價(jià)值在：豐富用戶畫(huà)像維度，讓用戶行為洞察粒度更細(xì)致?？茖W(xué)的屬性分析方法，可以對(duì)于所有類型的屬性都可以將“去重?cái)?shù)...

抽取數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)是以列為單位的，同一列數(shù)據(jù)連續(xù)存儲(chǔ)，在查詢時(shí)可以大幅降低I/O，提高查詢效率，并且連續(xù)存儲(chǔ)的列數(shù)據(jù)，具有更大的壓縮單元和數(shù)據(jù)相似性，可以大幅提高壓縮效率。為了減少網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)南模苊獠槐匾膕huffle，利用Spark的調(diào)度機(jī)制實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)本地化計(jì)算。在知道數(shù)據(jù)位置的前提下，將任務(wù)分配到擁有計(jì)算數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)上，節(jié)省了數(shù)據(jù)傳輸?shù)南?，完成巨量?shù)據(jù)計(jì)算的秒級(jí)呈現(xiàn)。位圖索引即Bitmap索引，是處理大數(shù)據(jù)時(shí)加快過(guò)濾速度的一種常見(jiàn)技術(shù)，并且可以利用位圖索引實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)量并發(fā)計(jì)算，并指數(shù)級(jí)的提升查詢效率，同時(shí)我們做了壓縮處理，使得數(shù)據(jù)占用空間降低。直連模式下會(huì)直接和數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)話，性能會(huì)...

關(guān)于大數(shù)據(jù)相關(guān)重要指導(dǎo)意見(jiàn)，加快培育數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)、充分發(fā)揮數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素的獨(dú)特價(jià)值，2020年5月18日，中國(guó)信息通信研究院主辦的“推進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展高級(jí)別研討會(huì)”在京召開(kāi)。運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)來(lái)源的途徑有很多，這些數(shù)據(jù)可以來(lái)源于各大運(yùn)營(yíng)商的手機(jī)用戶，在用手機(jī)上網(wǎng)訪問(wèn)網(wǎng)站或者是相關(guān)的軟件的過(guò)程中，可以有效的獲得用戶的電話號(hào)碼，且這些數(shù)據(jù)還可以精確到某一個(gè)省或者是某一個(gè)市。那么運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)都有什么優(yōu)點(diǎn)呢？1、數(shù)據(jù)非常精確運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)主要的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)就是數(shù)據(jù)非常的精確?？梢垣@取的數(shù)據(jù)有很多，比如某些品牌的競(jìng)價(jià)還有優(yōu)化。還有一種情況是，如果關(guān)鍵詞的排名非常的靠前。這種情況下，那些網(wǎng)站訪客，還有一些軟件的...

《重構(gòu)數(shù)據(jù)根基，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化經(jīng)營(yíng)》和融數(shù)據(jù)創(chuàng)始人從市場(chǎng)、產(chǎn)品、認(rèn)知三個(gè)層面闡述從創(chuàng)業(yè)至今的行業(yè)變化與企業(yè)革新。他認(rèn)為，縱觀行業(yè)，市場(chǎng)需求對(duì)ToB公司蝴蝶效應(yīng)的影響不容小覷，以往Idea、Product、Market的IPM思維，正在逐漸變成從Market到Requirement再到Product的MRP新思維?！皥?jiān)持行業(yè)化，聚焦微信生態(tài)，是我們接下來(lái)的發(fā)展重點(diǎn)?！蓖瑫r(shí)，他推出和融數(shù)據(jù)“航母+護(hù)航艦”的新艦隊(duì)！以“產(chǎn)品矩陣+咨詢+服務(wù)”為新型航母，以“培訓(xùn)**團(tuán)隊(duì)、項(xiàng)目制團(tuán)隊(duì)、神策學(xué)堂”為護(hù)航艦，打造裝備精良的企服艦隊(duì)。除此之外，和融數(shù)據(jù)新愿景——“幫助中國(guó)三千萬(wàn)企業(yè)重構(gòu)數(shù)據(jù)根基，實(shí)現(xiàn)...

公司堅(jiān)持以效果為導(dǎo)向的營(yíng)銷服務(wù)理念，大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)精細(xì)營(yíng)銷，利用線上線下全渠道資源幫助企業(yè)精細(xì)獲客，為客戶帶來(lái)可衡量的ROI效果，幫企業(yè)打通線上線下精細(xì)營(yíng)銷閉環(huán)。公司已和中國(guó)聯(lián)通、電信、移動(dòng)三大運(yùn)營(yíng)商達(dá)成戰(zhàn)略合作，借助運(yùn)營(yíng)商PB級(jí)的大數(shù)據(jù)庫(kù)，推出“大數(shù)據(jù)＋精細(xì)直投、復(fù)，大數(shù)據(jù)＋精細(xì)觸達(dá)”等多種運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)營(yíng)銷產(chǎn)品及服務(wù)。我們的優(yōu)點(diǎn)1.在價(jià)格上:相比線上(百度競(jìng)價(jià))更便宜2.在人員上:大量減少了推廣、客服等工作人員3.在時(shí)間上:外呼高意向用戶，直接溝通，精細(xì)營(yíng)銷，節(jié)省了大量時(shí)間4.在渠道上:通過(guò)三大運(yùn)營(yíng)商獲取原始數(shù)據(jù)，客戶精細(xì)根據(jù)客戶提供的用戶緯度來(lái)進(jìn)行篩選，比如:瀏覽過(guò)競(jìng)品網(wǎng)站或相關(guān)網(wǎng)站、...

智能策略引擎能力實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷營(yíng)銷需要雙向驅(qū)動(dòng)，有廣度的公域以及有深度的私域互相聯(lián)動(dòng)才能形成有效的閉環(huán)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，提供了對(duì)私域存量客戶促活轉(zhuǎn)化的能力，又提供了在公域傳播拉新的能力。傳統(tǒng)投放策略的制定依賴于運(yùn)營(yíng)人員和優(yōu)化師經(jīng)驗(yàn)，但新型數(shù)字營(yíng)銷模式需要數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)、數(shù)據(jù)評(píng)估的專業(yè)人才來(lái)高效運(yùn)作，品牌才能應(yīng)對(duì)投放中的場(chǎng)景變化，深度洞察。品牌客戶希望實(shí)現(xiàn)多渠道數(shù)據(jù)、多數(shù)據(jù)合作方式來(lái)實(shí)現(xiàn)多業(yè)務(wù)場(chǎng)景，并能基于實(shí)際場(chǎng)景靈活配置，形成數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)價(jià)值的鏈路實(shí)現(xiàn)，但不知道如何通過(guò)安全的方式來(lái)保護(hù)自己的數(shù)據(jù)隱私。比如客戶在某購(gòu)物平臺(tái)搜索了手機(jī)，隨后在瀏覽各大主流網(wǎng)站時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)上面的廣告都是某平臺(tái)的手機(jī)廣告，甚至可能...

《從“流量”到“留量”》逗拍CEO嚴(yán)華培工具產(chǎn)品面臨“留存不高”“壁壘不高”“天花板不高”三大痛點(diǎn)，從“流量”到“留量”成為企業(yè)增長(zhǎng)的重要轉(zhuǎn)變。圍繞用戶的深度服務(wù)是“留量”的關(guān)鍵，觀察用戶的每一個(gè)行為和每一個(gè)需求，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)用戶精確化運(yùn)營(yíng)，為每個(gè)階段的運(yùn)營(yíng)決策提供支撐。在逗拍的閉環(huán)場(chǎng)景中，感知的內(nèi)容包括用戶行為數(shù)據(jù)，還包括與用戶的深度連接；從長(zhǎng)期來(lái)看，數(shù)據(jù)中臺(tái)的價(jià)值是難以想象的，每一個(gè)決策、行動(dòng)和反饋都要建立在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上。逗拍已經(jīng)開(kāi)啟數(shù)據(jù)化進(jìn)程，未來(lái)也將繼續(xù)深入！《扇貝在數(shù)據(jù)治理方面的實(shí)踐》扇貝技術(shù)總監(jiān)丁彥數(shù)據(jù)治理實(shí)踐過(guò)程中，有幾個(gè)互相矛盾需要平衡的目標(biāo)：各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)既要打通...

多渠道接入。接入后，企業(yè)能夠很清晰地查看客戶不同渠道的身份、來(lái)源信息。并根據(jù)客戶的點(diǎn)擊、閱讀等事件為客戶貼標(biāo)簽、分群組。同樣也可以根據(jù)客戶閱讀內(nèi)容的類型、頻次，所帶的標(biāo)簽和所在的群組，了解客戶需求。咨詢行業(yè)案例構(gòu)建私域流量池微信生態(tài)的高粘性和可重復(fù)觸達(dá)的特質(zhì)，是企業(yè)培育客戶的重要陣地。我們深入對(duì)接了微信公眾號(hào)和企業(yè)微信，幫助企業(yè)構(gòu)建私域流量池。并通過(guò)帶參數(shù)的二維碼，幫助企業(yè)將不同渠道的客戶引至私域流量中。同時(shí)，我們也為企業(yè)提供自定義客戶階段的能力，企業(yè)可以定義客戶的進(jìn)階規(guī)則、負(fù)責(zé)人以及相應(yīng)的內(nèi)容。結(jié)合對(duì)客戶的了解，我們能自動(dòng)化地向客戶投遞TA喜歡的內(nèi)容，或符合TA所在客戶階段的內(nèi)容。同時(shí)，我們...

剛到一家公司做銷售，都會(huì)被催著去開(kāi)發(fā)新客戶，有的公司甚至將新客戶開(kāi)發(fā)作為考核標(biāo)準(zhǔn)，銷售迫于業(yè)績(jī)壓力，也急著在市場(chǎng)去開(kāi)發(fā)客戶。有的公司還在用傳統(tǒng)的獲客模式，要求銷售多跑、勤跑，認(rèn)為只要能跑，客戶就不會(huì)少，實(shí)際上這種方式并不可靠。即費(fèi)時(shí)間又費(fèi)體力，一個(gè)月下來(lái)也就幾個(gè)意向客戶，結(jié)果還不一定能成單。那怎樣才能快速有效的找到意向客戶呢？我們可以借助互聯(lián)網(wǎng)上的獲客工具來(lái)找意向客戶，近期有個(gè)叫和融大數(shù)據(jù)精確營(yíng)銷的獲客平臺(tái)掀起了熱潮！什么是和融大數(shù)據(jù)精確營(yíng)銷？和融大數(shù)據(jù)精確營(yíng)銷是基于三大運(yùn)營(yíng)商+第三方平臺(tái)合規(guī)大數(shù)據(jù)，通過(guò)多維度標(biāo)簽提取用戶畫(huà)像，提供精確營(yíng)銷線索。助力、保險(xiǎn)、教育、裝修、加盟、醫(yī)美、...

徐州和融時(shí)利信息咨詢有限公司，位于徐州市云龍區(qū)圖書(shū)館文體大樓，我們推出的銷售線索挖掘平臺(tái)是融合云等新一代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，我們發(fā)現(xiàn)，ToB企業(yè)對(duì)自身業(yè)務(wù)的銷售線索定位非常清晰，但苦于互聯(lián)網(wǎng)上數(shù)據(jù)彼此割裂，以及一些關(guān)鍵維度無(wú)法獲取，企業(yè)往往面臨無(wú)法找到精確銷售線索、或需要耗費(fèi)大量人力物力來(lái)尋找新的銷售線索等難題，極其容易造成企業(yè)資源浪費(fèi)，銷售效率低下等問(wèn)題。我們的銷售線索挖掘平臺(tái)正是基于這樣一個(gè)前提，利用強(qiáng)大的數(shù)據(jù)獲取能力，抓取互聯(lián)網(wǎng)上主流公開(kāi)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)清洗后規(guī)整入庫(kù)，打通互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)孤島，讓ToB企業(yè)能夠基于多條件組合篩選，輕松獲取符合自己目標(biāo)客戶定位的銷售線索。同時(shí)，我們的產(chǎn)品還基于ToB企...

抽取數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)是以列為單位的，同一列數(shù)據(jù)連續(xù)存儲(chǔ)，在查詢時(shí)可以大幅降低I/O，提高查詢效率，并且連續(xù)存儲(chǔ)的列數(shù)據(jù)，具有更大的壓縮單元和數(shù)據(jù)相似性，可以大幅提高壓縮效率。為了減少網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)南?，避免不必要的shuffle，利用Spark的調(diào)度機(jī)制實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)本地化計(jì)算。在知道數(shù)據(jù)位置的前提下，將任務(wù)分配到擁有計(jì)算數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)上，節(jié)省了數(shù)據(jù)傳輸?shù)南模瓿删蘖繑?shù)據(jù)計(jì)算的秒級(jí)呈現(xiàn)。位圖索引即Bitmap索引，是處理大數(shù)據(jù)時(shí)加快過(guò)濾速度的一種常見(jiàn)技術(shù)，并且可以利用位圖索引實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)量并發(fā)計(jì)算，并指數(shù)級(jí)的提升查詢效率，同時(shí)我們做了壓縮處理，使得數(shù)據(jù)占用空間降低。直連模式下會(huì)直接和數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)話，性能會(huì)...

5、點(diǎn)擊分析模型即應(yīng)用一種特殊高亮的顏色形式，顯示頁(yè)面或頁(yè)面組（結(jié)構(gòu)相同的頁(yè)面，如商品詳情頁(yè)、官網(wǎng)博客等）區(qū)域中不同元素點(diǎn)擊密度的圖示。包括元素被點(diǎn)擊的次數(shù)、占比、發(fā)生點(diǎn)擊的用戶列表、按鈕的當(dāng)前與歷史內(nèi)容等因素。點(diǎn)擊圖是點(diǎn)擊分析方法的效果呈現(xiàn)。點(diǎn)擊分析具有分析過(guò)程高效、靈活、易用，效果直觀的特點(diǎn)。點(diǎn)擊分析采用可視化的設(shè)計(jì)思想與架構(gòu)，簡(jiǎn)潔直觀的操作方式，直觀呈現(xiàn)訪客熱衷的區(qū)域，幫助運(yùn)營(yíng)人員或管理者評(píng)估網(wǎng)頁(yè)的設(shè)計(jì)的科學(xué)性。 如何大數(shù)據(jù)分析多少錢(qián)？黃山大數(shù)據(jù)分析是真的嗎大數(shù)據(jù)分析 抽取數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)是以列為單位的，同一列數(shù)據(jù)連續(xù)存儲(chǔ)，在查詢時(shí)可以大幅降低I/O，提高查詢效率，并且...

這樣就可以馬上知道是從哪些網(wǎng)站或者是哪些軟件里面獲得的這些數(shù)據(jù)。所以說(shuō)數(shù)據(jù)的可控性是非常強(qiáng)大的，另外運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)在運(yùn)行的過(guò)程中，數(shù)據(jù)也是非常全的，它覆蓋了很多個(gè)領(lǐng)域，也覆蓋了很多的網(wǎng)站，除此之外，這些數(shù)據(jù)還覆蓋了很多的軟件，對(duì)數(shù)據(jù)的多方面更加具有優(yōu)勢(shì)了。如果能合理的運(yùn)用好運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)，那么從其中獲得的數(shù)據(jù)的價(jià)值是非常大的，而且可以運(yùn)用的場(chǎng)景也非常的多。雖然有時(shí)候會(huì)受身份所限，但是只要開(kāi)展的數(shù)據(jù)應(yīng)用合法，那么就不會(huì)有太大的問(wèn)題。所以對(duì)于運(yùn)營(yíng)商這種天然屬性不要持過(guò)多的懷疑態(tài)度。小蜜蜂精確獲客基于三大運(yùn)營(yíng)商+第三方平臺(tái)合規(guī)大數(shù)據(jù)，通過(guò)多維度標(biāo)簽提取用戶畫(huà)像，提供精確營(yíng)銷線索。助力金融、保險(xiǎn)、...

多渠道接入。接入后，企業(yè)能夠很清晰地查看客戶不同渠道的身份、來(lái)源信息。并根據(jù)客戶的點(diǎn)擊、閱讀等事件為客戶貼標(biāo)簽、分群組。同樣也可以根據(jù)客戶閱讀內(nèi)容的類型、頻次，所帶的標(biāo)簽和所在的群組，了解客戶需求。咨詢行業(yè)案例構(gòu)建私域流量池微信生態(tài)的高粘性和可重復(fù)觸達(dá)的特質(zhì)，是企業(yè)培育客戶的重要陣地。我們深入對(duì)接了微信公眾號(hào)和企業(yè)微信，幫助企業(yè)構(gòu)建私域流量池。并通過(guò)帶參數(shù)的二維碼，幫助企業(yè)將不同渠道的客戶引至私域流量中。同時(shí)，我們也為企業(yè)提供自定義客戶階段的能力，企業(yè)可以定義客戶的進(jìn)階規(guī)則、負(fù)責(zé)人以及相應(yīng)的內(nèi)容。結(jié)合對(duì)客戶的了解，我們能自動(dòng)化地向客戶投遞TA喜歡的內(nèi)容，或符合TA所在客戶階段的內(nèi)容。同時(shí)，我們...

剛到一家公司做銷售，都會(huì)被催著去開(kāi)發(fā)新客戶，有的公司甚至將新客戶開(kāi)發(fā)作為考核標(biāo)準(zhǔn)，銷售迫于業(yè)績(jī)壓力，也急著在市場(chǎng)去開(kāi)發(fā)客戶。有的公司還在用傳統(tǒng)的獲客模式，要求銷售多跑、勤跑，認(rèn)為只要能跑，客戶就不會(huì)少，實(shí)際上這種方式并不可靠。即費(fèi)時(shí)間又費(fèi)體力，一個(gè)月下來(lái)也就幾個(gè)意向客戶，結(jié)果還不一定能成單。那怎樣才能快速有效的找到意向客戶呢？我們可以借助互聯(lián)網(wǎng)上的獲客工具來(lái)找意向客戶，近期有個(gè)和融大數(shù)據(jù)精確營(yíng)銷的獲客平臺(tái)掀起了熱潮！什么是和融大數(shù)據(jù)精確營(yíng)銷？大數(shù)據(jù)精確營(yíng)銷是基于三大運(yùn)營(yíng)商+第三方平臺(tái)合規(guī)大數(shù)據(jù)，通過(guò)多維度標(biāo)簽提取用戶畫(huà)像，提供精確營(yíng)銷線索。助力、保險(xiǎn)、教育、裝修、加盟、醫(yī)美、POS、房地產(chǎn)等行...

在消費(fèi)者進(jìn)入平臺(tái)、認(rèn)知品牌、產(chǎn)生興趣、完成購(gòu)買、成為忠誠(chéng)用戶5個(gè)階段中對(duì)其進(jìn)行全生命周期運(yùn)營(yíng)，完成評(píng)估渠道拉新質(zhì)與量、洞察用戶喜好、刺激用戶轉(zhuǎn)化、促進(jìn)復(fù)購(gòu)、完成裂變等運(yùn)營(yíng)目標(biāo)?！稊?shù)據(jù)銀行：較大的浪，較大的坑，較大的未來(lái)》大連銀行網(wǎng)絡(luò)金融部王豐輝在銀行業(yè)數(shù)據(jù)化的推進(jìn)過(guò)程中，“數(shù)據(jù)合規(guī)”“數(shù)據(jù)治理”“數(shù)據(jù)應(yīng)用”方面存在較多“坑”。較大三“坑”之一是歸屬與話語(yǔ)權(quán)，要做到機(jī)構(gòu)內(nèi)部數(shù)據(jù)確權(quán)，剔除內(nèi)部交易成本，同時(shí)尋找機(jī)構(gòu)之間數(shù)據(jù)共贏的方案，知識(shí)聯(lián)邦；較大三“坑”之二是兩條腿走路，數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、數(shù)據(jù)人員缺乏與數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)“數(shù)據(jù)”迫切訴求之間存在矛盾。因此數(shù)據(jù)治理（質(zhì)量）與數(shù)據(jù)應(yīng)用（分析、挖掘）...

你只要聯(lián)系，就會(huì)有效果。和融大數(shù)據(jù)精確營(yíng)銷為什么能夠精確截取搜索過(guò)指定關(guān)鍵詞、代理記賬公司同行400進(jìn)線電話、訪問(wèn)過(guò)代理記賬公司同行網(wǎng)頁(yè)的訪客的用戶？比如說(shuō)：濟(jì)南代理記賬公司電話、代理記賬公司聯(lián)系方式、公司代理記賬一年多少錢(qián)？客戶的電話是通過(guò)聯(lián)通和電信的后臺(tái)撥打的，跟滴滴打車和58同城樣，能夠接通，但客戶的號(hào)碼全部是虛擬的號(hào)碼。這樣也是為了保護(hù)客戶的隱私，如果直接顯示客戶真實(shí)電話號(hào)碼，那就違法了。每個(gè)電話可以撥打3~5次。接通率能保證在70%左右。意向率能達(dá)到15%~30%，轉(zhuǎn)化率基本在5%~20%之間。智能化大數(shù)據(jù)分析是真的嗎？安慶大數(shù)據(jù)分析哪里來(lái)大數(shù)據(jù)分析 則事物的基本發(fā)展趨勢(shì)在...

關(guān)于大數(shù)據(jù)相關(guān)重要指導(dǎo)意見(jiàn)，加快培育數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)、充分發(fā)揮數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素的獨(dú)特價(jià)值，2020年5月18日，中國(guó)信息通信研究院主辦的“推進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展高級(jí)別研討會(huì)”在京召開(kāi)。運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)來(lái)源的途徑有很多，這些數(shù)據(jù)可以來(lái)源于各大運(yùn)營(yíng)商的手機(jī)用戶，在用手機(jī)上網(wǎng)訪問(wèn)網(wǎng)站或者是相關(guān)的軟件的過(guò)程中，可以有效的獲得用戶的電話號(hào)碼，且這些數(shù)據(jù)還可以精確到某一個(gè)省或者是某一個(gè)市。那么運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)都有什么優(yōu)點(diǎn)呢？1、數(shù)據(jù)非常精確運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)主要的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)就是數(shù)據(jù)非常的精確?？梢垣@取的數(shù)據(jù)有很多，比如某些品牌的競(jìng)價(jià)還有優(yōu)化。還有一種情況是，如果關(guān)鍵詞的排名非常的靠前。這種情況下，那些網(wǎng)站訪客，還有一些軟件的...

如何精細(xì)獲客，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手永遠(yuǎn)是比較好的學(xué)習(xí)對(duì)象！精細(xì)營(yíng)銷產(chǎn)品：是在確保數(shù)據(jù)隱私安全的前提下，依托中國(guó)聯(lián)通全網(wǎng)用戶的消費(fèi)、行為等海量數(shù)據(jù)，根據(jù)客戶營(yíng)銷需求，進(jìn)行多種維度的數(shù)據(jù)匹配與關(guān)聯(lián)，準(zhǔn)確把握目標(biāo)用戶行為習(xí)慣和喜好，通過(guò)短信、彩信、超信、外呼等渠道將營(yíng)銷信息推送給目標(biāo)人群，有效提升觸達(dá)精細(xì)度和營(yíng)銷效率，深度挖掘新用戶，有力維系老用戶多維賦能營(yíng)銷，只為效果而來(lái)定向獲客：低成本精細(xì)找到目標(biāo)客戶進(jìn)行銷售轉(zhuǎn)化攔截競(jìng)品：快速將競(jìng)對(duì)客戶轉(zhuǎn)變成為自己的客戶；客戶分析：通過(guò)標(biāo)簽識(shí)別和分析，獲知精細(xì)；客戶管理：通過(guò)系統(tǒng)平臺(tái)，可進(jìn)行批量化統(tǒng)一信息管理；一鍵觸發(fā)直達(dá)意向客戶進(jìn)行再營(yíng)銷。通過(guò)電信聯(lián)通移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商大...

徐州和融時(shí)利智能觸達(dá)的邏輯大致包括：先找到一批精細(xì)的用戶，所謂精確的用戶，即，先定義出待推薦的產(chǎn)品或服務(wù)，然后篩選用戶，男/女、北京/上海，收入，用戶習(xí)慣（搜索記錄購(gòu)買記錄）等。先找到精確的用戶，然后基于和融時(shí)利的SDK采集到企業(yè)官網(wǎng)/APP上的用戶行為數(shù)據(jù)，尋找一個(gè)合適的時(shí)機(jī)（這個(gè)時(shí)機(jī)可能是用戶觸發(fā)A行為后，也有可能是用戶做了某一動(dòng)作之后多長(zhǎng)時(shí)間再觸發(fā)），在一個(gè)正確的渠道（短信、郵件、APP的推送、電話等多種方式），但每一個(gè)方式它適合的場(chǎng)景和終帶來(lái)的轉(zhuǎn)化率是不一樣的，和融時(shí)利將基于用戶人群的時(shí)機(jī)和渠道以及合適的內(nèi)容去觸達(dá)用戶，形成一個(gè)閉環(huán)。 互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析優(yōu)勢(shì)？遼陽(yáng)大數(shù)據(jù)分析...

在消費(fèi)者進(jìn)入平臺(tái)、認(rèn)知品牌、產(chǎn)生興趣、完成購(gòu)買、成為忠誠(chéng)用戶5個(gè)階段中對(duì)其進(jìn)行全生命周期運(yùn)營(yíng)，完成評(píng)估渠道拉新質(zhì)與量、洞察用戶喜好、刺激用戶轉(zhuǎn)化、促進(jìn)復(fù)購(gòu)、完成裂變等運(yùn)營(yíng)目標(biāo)?！稊?shù)據(jù)銀行：較大的浪，較大的坑，較大的未來(lái)》大連銀行網(wǎng)絡(luò)金融部王豐輝在銀行業(yè)數(shù)據(jù)化的推進(jìn)過(guò)程中，“數(shù)據(jù)合規(guī)”“數(shù)據(jù)治理”“數(shù)據(jù)應(yīng)用”方面存在較多“坑”。較大三“坑”之一是歸屬與話語(yǔ)權(quán)，要做到機(jī)構(gòu)內(nèi)部數(shù)據(jù)確權(quán)，剔除內(nèi)部交易成本，同時(shí)尋找機(jī)構(gòu)之間數(shù)據(jù)共贏的方案，知識(shí)聯(lián)邦；較大三“坑”之二是兩條腿走路，數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、數(shù)據(jù)人員缺乏與數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)“數(shù)據(jù)”迫切訴求之間存在矛盾。因此數(shù)據(jù)治理（質(zhì)量）與數(shù)據(jù)應(yīng)用（分析、挖掘）...

3.聚類聚類是數(shù)據(jù)挖掘和計(jì)算中的基本任務(wù)，聚類是將大量數(shù)據(jù)集中具有“相似”特征的數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為統(tǒng)一類別，并終生成多個(gè)類的方法。聚類分析的基本思想是“物以類聚、人以群分”，因此大量的數(shù)據(jù)集中必然存在相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)，基于這個(gè)假設(shè)就可以將數(shù)據(jù)區(qū)分出來(lái)，并發(fā)現(xiàn)每個(gè)數(shù)據(jù)集（分類）的特征。4.分類分類算法通過(guò)對(duì)已知類別訓(xùn)練集的計(jì)算和分析，從中發(fā)現(xiàn)類別規(guī)則，以此預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的類別的一類算法。分類算法是解決分類問(wèn)題的方法，是數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別中一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。5.關(guān)聯(lián)關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)通過(guò)尋找能夠解釋數(shù)據(jù)變量之間關(guān)系的規(guī)則，來(lái)找出大量多元數(shù)據(jù)集中有用的關(guān)聯(lián)規(guī)則，它是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)多種數(shù)據(jù)之間關(guān)...

簡(jiǎn)單易上手，完成數(shù)據(jù)分析可以一鍵連接數(shù)據(jù)源，只需要拖拖拽拽，一張分析分析表即可制作完成！當(dāng)然，我們還有豐富的軟件文檔、視頻教程等學(xué)習(xí)資源，無(wú)需自己摸索。自動(dòng)生成分新表，告別重復(fù)做表很多用戶都有制作日?qǐng)?bào)、周報(bào)、月報(bào)的重復(fù)性報(bào)表需求，傳統(tǒng)軟件面對(duì)這樣的需求時(shí)極大的浪費(fèi)人力，可實(shí)時(shí)展現(xiàn)更新的數(shù)據(jù)報(bào)表，并定期推送。動(dòng)態(tài)圖表，實(shí)時(shí)掌握數(shù)據(jù)傳統(tǒng)Excel無(wú)法自動(dòng)更新展示數(shù)據(jù)，可以實(shí)時(shí)對(duì)接業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，只要后端數(shù)據(jù)發(fā)生變化，前端報(bào)表即可實(shí)時(shí)呈現(xiàn)酷炫效果，數(shù)據(jù)圖表竟能如此好看支持制作各類復(fù)雜表格，還可輕松實(shí)現(xiàn)酷炫的數(shù)據(jù)可視化效果，幾乎可以迎接任何報(bào)表挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)分析便捷高效可以對(duì)數(shù)據(jù)報(bào)表做常用計(jì)算操作，直觀的發(fā)現(xiàn)、...

多渠道接入。接入后，企業(yè)能夠很清晰地查看客戶不同渠道的身份、來(lái)源信息。并根據(jù)客戶的點(diǎn)擊、閱讀等事件為客戶貼標(biāo)簽、分群組。同樣也可以根據(jù)客戶閱讀內(nèi)容的類型、頻次，所帶的標(biāo)簽和所在的群組，了解客戶需求。咨詢行業(yè)案例構(gòu)建私域流量池微信生態(tài)的高粘性和可重復(fù)觸達(dá)的特質(zhì)，是企業(yè)培育客戶的重要陣地。我們深入對(duì)接了微信公眾號(hào)和企業(yè)微信，幫助企業(yè)構(gòu)建私域流量池。并通過(guò)帶參數(shù)的二維碼，幫助企業(yè)將不同渠道的客戶引至私域流量中。同時(shí)，我們也為企業(yè)提供自定義客戶階段的能力，企業(yè)可以定義客戶的進(jìn)階規(guī)則、負(fù)責(zé)人以及相應(yīng)的內(nèi)容。河北創(chuàng)新大數(shù)據(jù)分析多少錢(qián)！雙鴨山大數(shù)據(jù)分析哪家好大數(shù)據(jù)分析剛到一家公司做銷售，都會(huì)被催著去開(kāi)發(fā)新客...

但隨著認(rèn)知計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法的應(yīng)用，原本很難衡量的線下用戶行為正在被識(shí)別、分析、關(guān)聯(lián)、打通，使得這些方法也可以應(yīng)用到線下客戶行為和轉(zhuǎn)化分析。二、業(yè)務(wù)模型業(yè)務(wù)模型指的是針對(duì)某個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景而定義的，用于解決問(wèn)題的一些模型，這些模型跟上面模型的區(qū)別在于場(chǎng)景化的應(yīng)用。1.會(huì)員數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)分析模型會(huì)員細(xì)分模型、會(huì)員價(jià)值度模型、會(huì)員活躍度模型、會(huì)員流失預(yù)測(cè)模型、會(huì)員特征分析模型和營(yíng)銷響應(yīng)預(yù)測(cè)模型2.商品數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)分析模型商品價(jià)格敏感度模型、新產(chǎn)品市場(chǎng)定位模型、銷售預(yù)測(cè)模型、商品關(guān)聯(lián)銷售模型、異常訂單檢測(cè)模型、商品規(guī)劃的比較好組合3.流量數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)分析模型流量波動(dòng)檢測(cè)、渠道特征聚類、廣告整合傳播模型...

多數(shù)據(jù)源整合FineBI支持超過(guò)30種以上的大數(shù)據(jù)平臺(tái)和SQL數(shù)據(jù)源，支持Excel、TXT等文件數(shù)據(jù)集，支持多維數(shù)據(jù)庫(kù)、程序數(shù)據(jù)集的等各種數(shù)據(jù)源。多種數(shù)據(jù)處理功能支持以可視化方式進(jìn)行各種數(shù)據(jù)處理，如過(guò)濾、分組匯總、新增列、字段設(shè)置、排序等，可以把數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)整，完完全全掌控?cái)?shù)據(jù)。智能權(quán)限繼承管理員只需配置基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和權(quán)限，分析數(shù)據(jù)的用戶都一定在其權(quán)限范圍內(nèi)操作，而且數(shù)據(jù)集的關(guān)聯(lián)也可以自動(dòng)繼承，提升雙方效率。較好用戶體驗(yàn)容忍錯(cuò)誤：每一步操作皆可增/刪/改；路徑清晰：每一步清晰記錄，效果可預(yù)覽；無(wú)限層級(jí)：無(wú)限層次分析，直到獲取所需?？焖俅罱ǚ治瞿Ｐ褪褂肍ineBI可以輕松搭建各種經(jīng)...

徐州和融時(shí)利智能觸達(dá)的邏輯大致包括：先找到一批精細(xì)的用戶，所謂精確的用戶，即，先定義出待推薦的產(chǎn)品或服務(wù)，然后篩選用戶，男/女、北京/上海，收入，用戶習(xí)慣（搜索記錄購(gòu)買記錄）等。先找到精確的用戶，然后基于和融時(shí)利的SDK采集到企業(yè)官網(wǎng)/APP上的用戶行為數(shù)據(jù)，尋找一個(gè)合適的時(shí)機(jī)（這個(gè)時(shí)機(jī)可能是用戶觸發(fā)A行為后，也有可能是用戶做了某一動(dòng)作之后多長(zhǎng)時(shí)間再觸發(fā)），在一個(gè)正確的渠道（短信、郵件、APP的推送、電話等多種方式），但每一個(gè)方式它適合的場(chǎng)景和終帶來(lái)的轉(zhuǎn)化率是不一樣的，和融時(shí)利將基于用戶人群的時(shí)機(jī)和渠道以及合適的內(nèi)容去觸達(dá)用戶，形成一個(gè)閉環(huán)。 品質(zhì)大數(shù)據(jù)分析是真的嗎？上饒大數(shù)據(jù)分...