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方案背景

互聯網浪潮來臨時,傳統零售行業受到嚴重的沖擊,大量用戶被電商巨頭掌控,企業開始進行互聯網化轉型,真正能夠成功轉型適應互聯網發展的零售企業屈指可數。當大數據時代來臨時,零售行業又再次受到挑戰,廣大電商巨頭提出新零售的概念,不僅加大對于線上資源的掌控,同時從線上營銷回歸線下,勢必對傳統零售行業帶來新一輪的沖擊。如何有效的將線上線下的用戶及數據相結合,打造新型的零售方式,更好的掌控渠道和用戶,是每個零售企業都需要面臨和解決的問題。

方案概述

應用場景

方案優勢

整合企業數據資產,梳理人、貨、場三個維度的數據,對于實時、離線數據進行采集加工,并將跨平臺數據進行整合拉通,企業可選擇通過API方式將脫敏后的數據對第三方機構進行共享計費開放。

提供專業化可定制的用戶標簽平臺,對用戶進行多維度分析(宏觀畫像、微觀畫像),結合用戶模型,對于用戶行為進行預測,實現用戶營銷精準落地。

建立營銷決策樹配置用戶條件,后續營銷動作無需運營人員干預,系統自動觸達及分析。大幅降低運營人員工作量,提升運營效率。

對于供應鏈數據全流程掌控,基于企業自身數據、外部數據、區域數據、經濟數據等多維數據建立數據模型,有效進行銷售情況預測及商品智能補貨預警。

方案優勢

數據資產領域

整合企業數據資產,梳理人、貨、場三個維度的數據,對于實時、離線數據進行采集加工,并將跨平臺數據進行整合拉通,企業可選擇通過API方式將脫敏后的數據對第三方機構進行共享計費開放。

用戶分析領域

提供專業化可定制的用戶標簽平臺,對用戶進行多維度分析(宏觀畫像、微觀畫像),結合用戶模型,對于用戶行為進行預測,實現用戶營銷精準落地。

營銷運營領域

建立營銷決策樹配置用戶條件,后續營銷動作無需運營人員干預,系統自動觸達及分析。大幅降低運營人員工作量,提升運營效率。

供應鏈領域

對于供應鏈數據全流程掌控,基于企業自身數據、外部數據、區域數據、經濟數據等多維數據建立數據模型,有效進行銷售情況預測及商品智能補貨預警。

案例

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