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【细】
采集足够全面的属性、维度、指标,让积累的数据资产更加优质。
【大】
充分考虑用户规模与数据规模的增长,做好数据资产积累的准备。
【全】
多种数据源,多种方法全量采集,贯穿用户使用产品的整个生命周期。
【时】
提高数据采集的时效性,从而提高后续数据应用的时效性。
1、能够无缝整合各类关系型数据库,将用户行为与业务表现关联起来,以满足深度分析的需求。
2、能够轻松对接CRM、ERP等第三方数据源,构建一站式的多维分析平台,助力部门之间的协同合作。
3、深入分析新用户的来源构成,通过可视化方式展示各渠道的实际效能,为市场策略的优化提供有力支持。
4、依托用户行为数据构建深度学习模型,达成个性化内容的精准推送,持续升级用户体验,进而推动业绩提升。

【业务数据库】
采集存储在各个关系型数据库中的业务数据。让用户行为数据与业务数据结合,满足复杂分析场景
【追踪流量】
追踪新用户的渠道来源,用数据直观评估渠道拉新能力
【第三方数据】
对接 CRM、ERP、客服、物流等第三方系统数据,实现一个平台上,多维度、多部门的数据分析需求
分考虑用户规模与数据规模增长,做好数据资产积累准备。
语言解读,自然语言解读,用户可以快速定位异常波动维度。
每日报告,帮助用户生成每日策报,能自动挖掘异常的数据。
种数据源,多种方法全量采集,贯穿用户使用产品的过程。