数据智能驱动的业务突破与决策优化
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更新于2024-08-05
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"2018T11主会场演讲业务-林逸飞_15368365502111"
这篇演讲主要探讨了在IT行业中,如何利用数据智能来推动业务的突破和发展。演讲者林逸飞是 TalkingData 的合伙人兼执行副总裁,他强调了数据在业务决策、客户理解和营销策略中的关键作用。
首先,演讲提到了多维立体数据的挖掘和分析,包括物联网数据、姿态状态数据、职住娱行数据、人群属性数据、人流聚集迁徙数据、商业业态数据、基础设施数据以及基础地理信息数据。这些数据类型构建了一个全面的“时空人物”模型,进一步发展到KYC(了解你的客户)、KYP(了解你的产品)、KYS(了解你的服务)和KYT(了解你的交易)的概念,以全面理解用户、产品、服务和交易情况。
数据的连接和增强是提升数据分析能力的重要步骤,通过数据智能技术,可以更好地捕捉到合适的时机,以人为本,结合空间和物本因素,实现精准的业务操作。例如,通过对游客、用户、客户的不同阶段进行细分,可以针对性地采取不同的营销策略,如游客转化为注册用户、存量客户转化为APP用户、唤醒沉睡客户和预防客户流失等。
演讲还提到了流量汇入的重要性,通过智能匹配人、时间、货物和场景,实现更高效的营销。例如,选择优质的投放渠道,进行精准投放,以减少无效用户并提高高价值客户的营销效果。此外,对潜在理财人群的挖掘和理财产品复购推荐,以及空户促入金营销,都是利用数据智能优化业务的具体实践。
演讲进一步讨论了数据在运营中的应用,提倡专项化、精细化和精准化的营销需求挖掘。通过引入权益和服务,扩展触点和场景,将流量引入,并利用智能匹配技术,实现人、时、货、场的精确对接。同时,交互融合可以提升用户体验,智能选址和网点运营则借助客流数据、职业属性等多种数据进行决策。
最后,林逸飞提出了D2D(Data to Data)企业数据智能化转型策略,通过数据资产迭代收割和数字化运营,逐步实现应用场景化、决策智能化、数据资产化和业务数字化。这个过程涉及数据工程、数据科学、AI模型评估、规则/预测触发、数据应用和归因等环节,形成一个完整的闭环流程,以实现数字化运营结果的持续优化和业务的数字化升级。
这篇演讲揭示了数据智能在业务突破和数字化转型中的核心地位,强调了数据的深度挖掘、分析和应用,以及在营销、运营和决策中的价值,为企业提供了通过数据驱动业务发展的新思路。
2021-04-29 上传
2021-04-29 上传
2023-05-28 上传
2023-06-13 上传
2023-09-05 上传
2023-09-04 上传
2023-07-28 上传
2023-04-25 上传
2023-05-18 上传
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