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CDP用戶數(shù)據(jù)平臺
打通車企全業(yè)務(wù)鏈路數(shù)據(jù),深度洞悉需求,提高客戶運(yùn)營力
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CDP用戶數(shù)據(jù)平臺
業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)
難懂的用戶需求
汽車市場進(jìn)入“供需錯配”時代,加之互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,消費(fèi)者需求更加多元化、個性化,車企在用戶獲取和培育方面,面臨更大挑戰(zhàn)。
激烈的市場競爭
數(shù)字化業(yè)務(wù)運(yùn)營模式,讓造車新勢力更加了解用戶需求,搶占用戶心智。傳統(tǒng)車企急需采取應(yīng)對措施,增強(qiáng)用戶對品牌的認(rèn)可度。
復(fù)雜的數(shù)據(jù)管理應(yīng)用
數(shù)據(jù)的應(yīng)用涉及數(shù)據(jù)的收集、處理、加工、應(yīng)用輸出、效果監(jiān)控、策略調(diào)整等一連串工作。在缺乏綜合型人才的情況下,車企需要尋找專業(yè)的平臺解決數(shù)據(jù)管理問題。
方案優(yōu)勢
強(qiáng)大的底層大數(shù)據(jù)存儲和AI算法能力
擁有快速處理海量數(shù)據(jù)算力,包括Clickhouse、Elasticsearch、Hbase等大數(shù)據(jù)工具進(jìn)行數(shù)據(jù)計算;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度網(wǎng)絡(luò)、限制波爾茲曼機(jī)、KNN、CNN等深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行標(biāo)簽和指標(biāo)的數(shù)據(jù)生產(chǎn)加工。
挖掘客戶全生命周期價值
通過客戶全景視圖及客群分析,可挖掘客戶潛在業(yè)務(wù)需求,并針對單客行為軌跡,制定個性化服務(wù)。同時經(jīng)銷商還能基于客戶行為路徑分析,提高運(yùn)營效率。
深厚的車企數(shù)據(jù)運(yùn)營咨詢能力
團(tuán)隊擁有行業(yè)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)標(biāo)簽與指標(biāo)體系知識庫,對整車部件到業(yè)務(wù)售前、售中、售后場景的各類運(yùn)營分析、經(jīng)營分析指標(biāo)體系都了如執(zhí)掌。
亮點(diǎn)功能
全系統(tǒng)全觸點(diǎn)客戶數(shù)據(jù)打通
采用專用算法+業(yè)務(wù)規(guī)則的方式,將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行打通,關(guān)聯(lián)全系統(tǒng)數(shù)據(jù)。構(gòu)建客戶360度全景視圖,通過業(yè)務(wù)流與時間流兩種流模式打造客戶旅程視圖,洞悉客戶全系統(tǒng)行為軌跡。
建立指標(biāo)與客戶標(biāo)簽體系
1)運(yùn)用獨(dú)家ASR、NLP、圖像聲紋識別等技術(shù),解決車企在不同數(shù)據(jù)類型下對客戶標(biāo)簽與指標(biāo)解析。
2)擁有完整的數(shù)據(jù)埋點(diǎn)采集應(yīng)用、數(shù)據(jù)ETL調(diào)度抽取體系,搭建數(shù)據(jù)標(biāo)簽與多維度體系,分析業(yè)務(wù)現(xiàn)狀構(gòu)建業(yè)務(wù)場景。
數(shù)據(jù)應(yīng)用分析場景搭建
售前場景:研發(fā)生產(chǎn)、銷售、營銷、CRM
售中場景:駕車體驗(yàn)改善、用車安全、車輛管理功能
售后場景:車聯(lián)網(wǎng)、出行、車機(jī)應(yīng)用改善
車企其余拓展業(yè)務(wù)場景
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