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解决方案

数字渠道用户行为分析

数字化业务营销面临的挑战

随着后疫情时代的来临,零售业务向线上线下业务融合的方向迅速发展,且数字业务的占比越来越大,传统的营销方式已经不能满足快速发展的数字化业务的营销需求。营销已经不再凭经验,激情和直觉,越来越成为一种技术而不是艺术了,数据分析在提升营销绩效中所起的作用也越来越重要。
随之而来的就是数据量大幅提升,数据种类繁多,业务对数据分析需求越来越多,实效性要求越来越高,如何能满足业务多样化的数据分析需求,提升分析效率,IT 将面临几方面的挑战。

数字化转型,如何让数据说话,让我们更了解客户?

响应速度慢,不灵活

传统的数据分析方式和架构已经不能满足精细化运营的业务需求,业务人员希望分析结果即查即得,根据业务需求随意进行各种各样的数据分析。

数据时效性差

业务人员希望能够数据分析实时化,快速的知道营销活动的效果,及时调整营销策略。

数据分析依赖 IT 人员

数据整合后,存放在大数据平台上,需要专业人员对数据进行预处理,业务人员不能做自助分析。

“用户行为分析”是以客户为中心的第一步

Kyligence 客户旅程解决方案,建立统一的"事件和用户"数据模型,将 APP、小程序、公众号等多种渠道数据打通,实现项目之间数据共享,构建 9 大分析场景。在查询引擎层,Kyligence 对 event + user 双表数据模型进行预计算,提供全场景的秒级响应;在应用层,实现了技术与业务的解耦,数据结构的变化对业务人员无感,业务人员可以方便、灵活和实时的进行数据分析,提升运营效率,打造“以客户为中心”的产品。

人力成本

实现业务自助式灵活查询,降低人力成本

营销策略效率高

实时的数据分析,提升营销策略的效率

分析拓展性好

技术与业务的解耦,业务分析的拓展性好

分析模块有独立性

分析模块不相互依赖,具有独立性

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