房地產(chǎn)行業(yè)：地產(chǎn)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型范式與應(yīng)用

PercentPercent百分點(diǎn)PercentPercent百分點(diǎn)地產(chǎn)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型范式與應(yīng)用I/教育背景Percent百分點(diǎn)?北京大學(xué)光華管理學(xué)院營(yíng)銷建模專業(yè)博士?北京大學(xué)中國(guó)經(jīng)濟(jì)研究中心企業(yè)管理專業(yè)碩士?北京大學(xué)信息管理系信息管理與信息系統(tǒng)學(xué)士工作百分點(diǎn)集團(tuán)首席數(shù)據(jù)科學(xué)家，組建并帶領(lǐng)60多人的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)2019年數(shù)據(jù)大工匠2018年北京市科技新星2014?2017年年帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)開發(fā)出公司核心產(chǎn)品“百分點(diǎn)自動(dòng)化營(yíng)銷引擎”、”百分點(diǎn)大!建模平臺(tái)"帶領(lǐng)數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)，利用量化分析方法，形成行業(yè)版數(shù)據(jù)科學(xué)及解決方案，在企業(yè)運(yùn)營(yíng)、營(yíng)銷、銷售、服務(wù)分析等領(lǐng)域積累大量經(jīng)驗(yàn)申請(qǐng)/獲得飼U10+項(xiàng)，軟著30+咨詢及實(shí)施項(xiàng)目包括華為.國(guó)家廣電總局、國(guó)家質(zhì)檢總局.中國(guó)鐵路科學(xué)院.TCL王府井百貨、華潤(rùn)商業(yè)置地、中信集團(tuán)、寧波銀行、愛心保險(xiǎn)、上海煙草、云南煙草、廣西煙草、湯臣倍健等杜睡百分點(diǎn)集團(tuán)首席數(shù)據(jù)科學(xué)家任北京大學(xué)新媒體營(yíng)銷研究中心，主任助理公安大學(xué)-百分點(diǎn)公共安全大數(shù)據(jù)聯(lián)合硏究中心，副主任北大軟微?百分點(diǎn)聯(lián)合實(shí)蟀，聯(lián)合主任企包務(wù)事業(yè)部總經(jīng)理中財(cái)-百分點(diǎn)金融營(yíng)銷大舌硏究中心聯(lián)合主任北大光華管理學(xué)院及國(guó)家發(fā)展研究院企業(yè)講師曾任香港愛點(diǎn)擊互動(dòng)廣告公司,數(shù)據(jù)科學(xué)部，大數(shù)據(jù)挖掘工程師，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)完成歸因模型(AttributionModel)的搭建論文及示交流論文及示交流發(fā)表英文學(xué)術(shù)文章4篇，被EI收錄，發(fā)表中文學(xué)術(shù)文章8篇評(píng)審中的英文學(xué)術(shù)論文共8篇參與國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“基參與國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“基于全網(wǎng)的消費(fèi)者行為與偏好研究"多次參與國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議并發(fā)表演講PercentPercent百分點(diǎn)PercentPercent百分點(diǎn) 存量化 ?行業(yè)集中快速提升?競(jìng)爭(zhēng)加劇?變革壓力巨大；?行業(yè)整體利潤(rùn)水平下滑’核心能力要求轉(zhuǎn)變?yōu)榫?xì)化運(yùn)營(yíng)；,如何從開發(fā)銷售業(yè)務(wù)向資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)和服務(wù)轉(zhuǎn)型’I大數(shù)據(jù)時(shí)代，地產(chǎn)彳亍業(yè)多業(yè)態(tài)發(fā)展遇到的擋匕戰(zhàn) 需求升級(jí) 、||I-供需關(guān)系方面,居民收入水平提升「需求端逐漸從解決量層面的短缺問題轉(zhuǎn)向追求服務(wù)品質(zhì)的升級(jí)；-人口纟吉構(gòu)方面.數(shù)字4七原住民的80后、90后日益成為購(gòu)房置業(yè)、辦公等需求的主力人群，呈現(xiàn)岀需:求*夬速迭代、個(gè)，性化的特1正 :-整體缺乏對(duì)終端?肖費(fèi)者的觸點(diǎn)和連接‘?dāng)?shù)字化能力不足‘難以快速洞察和應(yīng)對(duì)消費(fèi)者需求的變化I通過數(shù)字化手段實(shí)現(xiàn)精細(xì)化經(jīng)營(yíng)從而降本增效，成為新的關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)力住開業(yè)態(tài)?如何找到需要増值服務(wù)的客戶？-哪些人經(jīng)常欠繳物業(yè)費(fèi)？酒店業(yè)態(tài)-商鋪設(shè)計(jì)的容戶反諧是？-社區(qū)住戶的人口消費(fèi)特征？,如何高效實(shí)現(xiàn)竟品分析？?,如何高效實(shí)現(xiàn)竟品分析？?如何找到經(jīng)常旅游的客戶？?如何收集客戶服務(wù)口碑？?如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的投資決策，實(shí)現(xiàn)選城、選區(qū)、選地？,如何找有購(gòu)房需求的客戶？I地產(chǎn)行能解決方案業(yè)態(tài)

服務(wù)經(jīng)營(yíng)決策11產(chǎn)品設(shè)計(jì)1營(yíng)銷策劃1商管業(yè)務(wù)商鋪設(shè)計(jì)銷售管理市場(chǎng)管理產(chǎn)品策劃營(yíng)銷推廣務(wù)產(chǎn)品策劃服務(wù)接待運(yùn)宮優(yōu)化運(yùn)營(yíng)優(yōu)化商留業(yè)務(wù)］汽車營(yíng)銷11活動(dòng)站1運(yùn)維,后1智能

應(yīng)用業(yè)務(wù)自助問詢及辦理1 辺嚀側(cè)砸暝商品感知停車場(chǎng)停車導(dǎo)航合同智能審核經(jīng)營(yíng)分折精準(zhǔn)營(yíng)銷競(jìng)品分析地塊定價(jià)模型商鋪規(guī)劃選址模型去化率預(yù)測(cè)模型客戶生命周期模型AI中臺(tái)I平臺(tái)+應(yīng)用+運(yùn)營(yíng)模式，推動(dòng)地產(chǎn)行業(yè)的數(shù)字佛型業(yè)態(tài)服務(wù)■nmniDii業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化nunnDri數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化nnnain業(yè)態(tài)服務(wù)nmiim.業(yè)態(tài)服務(wù)平臺(tái)+應(yīng)用建設(shè)?離采集.業(yè)務(wù)管理?數(shù)據(jù)存儲(chǔ).客戶WI里?數(shù)據(jù)倉(cāng)庫■活動(dòng)管理?數(shù)據(jù)計(jì)算.數(shù)據(jù)服務(wù)?數(shù)據(jù)治理?業(yè)務(wù)咨詢?數(shù)據(jù)分析?數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)?在線調(diào)硏11地產(chǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)統(tǒng)一數(shù)據(jù)

服務(wù)總銭

（面向應(yīng)用）業(yè)務(wù)交互數(shù)字化（前臺(tái)）數(shù)據(jù)API生成注冊(cè)跨界連接場(chǎng)景化（一方+二方十三方）發(fā)布運(yùn)行統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)治理體系數(shù)據(jù)生態(tài)服務(wù)化（內(nèi)部+外部）共享與協(xié)同（前臺(tái)?后臺(tái)）面向業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)資源目錄新型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫數(shù)據(jù)資產(chǎn)

管理平臺(tái)地產(chǎn)行業(yè)

數(shù)據(jù)源gE 數(shù)據(jù)質(zhì)量分析報(bào)告管理稽核規(guī)則標(biāo)準(zhǔn)對(duì)標(biāo)稽核運(yùn)行監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)管理規(guī)范數(shù)據(jù)元標(biāo)準(zhǔn) 數(shù)據(jù)字典采集Sqoo分析OLAPFlumeDataX存儲(chǔ)元數(shù)據(jù)管理元數(shù)據(jù)檢索血緣分析影響分析N數(shù)據(jù)地圖模型設(shè)計(jì)邏輯模型物理模型I—.. ■■數(shù)據(jù)開發(fā)離線開發(fā)實(shí)時(shí)計(jì)算主題式數(shù)據(jù)中心標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)資源中心Impala]Kylin[Presto[SparkSQL數(shù)據(jù)處理框架HadoopMRHDFSKafkaHBase圖計(jì)算砸SparkCodis妾入同步數(shù)據(jù)寫入API工作流原始數(shù)據(jù)資源中心rkGraphX機(jī)器學(xué)習(xí)可SparkStreaminOSSSparkMLLibICaffelTensorFlowStormFlinktorch基礎(chǔ)服務(wù)Neo4JElasticSearchHive統(tǒng)一認(rèn)證］監(jiān)控統(tǒng)一權(quán)限I報(bào)扌日志審計(jì)LSDK第一方數(shù)據(jù)房產(chǎn)商貿(mào)現(xiàn)代服務(wù)金控唾產(chǎn)投I地產(chǎn)行41^治理爐管控體系評(píng)估考核數(shù)據(jù)融體系蟾質(zhì)量體系數(shù)據(jù)管理規(guī)范主數(shù)據(jù)管理規(guī)范合理性真實(shí)性元標(biāo)準(zhǔn)主數(shù)據(jù)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)字典主數(shù)據(jù)集成服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)采集業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)案場(chǎng)數(shù)據(jù)WIFI?收集內(nèi)容：顧客手機(jī)設(shè)備信息.?收集內(nèi)容：顧客手機(jī)設(shè)備信息.數(shù)據(jù)格式:結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，格式單一-數(shù)據(jù)特點(diǎn):實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)量大t采集內(nèi)容：CRM、ERP等企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)瞄格式:關(guān)建數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)85^點(diǎn):結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、準(zhǔn)實(shí)時(shí)更新J采集內(nèi)容：客戶數(shù)據(jù)、訂單、報(bào)告等螂格式:大量紙質(zhì)數(shù)據(jù)瞄特點(diǎn)：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)DB蟾接入大數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺(tái)API接口網(wǎng)絡(luò)觸大數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺(tái)API接口網(wǎng)絡(luò)觸?采集內(nèi)容：銀聯(lián)、運(yùn)營(yíng)商、移動(dòng)支付等合作方數(shù)據(jù)格式:可支持各種第二方數(shù)據(jù)格式?數(shù)據(jù)特點(diǎn):支持多種數(shù)據(jù)格式，按需調(diào)用，靈活、易擴(kuò)展合作方數(shù)據(jù)?抓取內(nèi)容：國(guó)家政策、輿情、微博、論壇、…?數(shù)據(jù)格式:將HTML轉(zhuǎn)換為格式化數(shù)據(jù)（Json）?數(shù)據(jù)特點(diǎn):定向爬取、關(guān)鍵詞爬取互聯(lián)網(wǎng)開放數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)系統(tǒng) 售樓處/物業(yè)中心/門店WIFIiS備各業(yè)態(tài)APP端行為微信/H5 線上網(wǎng)站 線下商場(chǎng)消費(fèi)停車場(chǎng)Wi-Fi微信智能POSMEMS 地理圍欄 埋點(diǎn)+APP3D傳感藍(lán)牙4.0I輝典，I輝典，ffiH多ID匹配，沉淀消費(fèi)者蟾資產(chǎn)網(wǎng)站APP第以線上渠道I打造地產(chǎn)全業(yè)態(tài)統(tǒng)Y員賬戶，構(gòu)建消費(fèi)者全景畫像靈活的獲取方式，橫跨肖費(fèi)者旅程采集用戶數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)交易案場(chǎng)數(shù)據(jù)PC端行為移動(dòng)端行為微信平臺(tái)旗艦店EDM&SMS線下門店、WIFICRM客戶數(shù)據(jù)第三方數(shù)據(jù)蟾接入用戶和商品拉通標(biāo)朝像提供多種數(shù)據(jù)采集方式,支持各類不同數(shù)據(jù)源探頭（埋點(diǎn)）接口（API）?日志采集?數(shù)據(jù)橋接?爬蟲采集?結(jié)構(gòu)化（FTP）?非結(jié)構(gòu)化（Flume）?硬件特征：Cookies,deviceID?賬號(hào)體系：手機(jī)號(hào)、身份證、社交賬號(hào)、賬戶號(hào)等?跨屏、跨渠道、跨平臺(tái)、跨瀏覽器、跨網(wǎng)站用戶ID和商品ID拉通?跨業(yè)態(tài)和渠道的統(tǒng)一會(huì)員賬戶，形成統(tǒng)一的用戶ID個(gè)體用戶畫像查詢通過用戶微觀畫像,全方位了解用戶特征、偏好、需求等.為用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)及營(yíng)銷提供決策支持群體用戶畫像分析針對(duì)某一特定群體用戶,通過宏觀畫像了解群體基于特征、偏好等,可用于營(yíng)銷效果分析及驗(yàn)證靈活創(chuàng)建客群基于業(yè)務(wù)需求，創(chuàng)建客戶，設(shè)置規(guī)則條件，支持按用戶標(biāo)簽篩、實(shí)時(shí)行為、自定標(biāo)簽等多維組合方式選擇符合業(yè)務(wù)需求的人群Percent百分點(diǎn)Percent百分點(diǎn)I打造用戶360畫像Percent百分點(diǎn)Percent百分點(diǎn)I打造用戶360畫像原始不同層次標(biāo)簽體系預(yù)測(cè)標(biāo)簽?zāi)Ｐ蜆?biāo)簽事實(shí)標(biāo)簽統(tǒng)計(jì)分析客戶持有產(chǎn)品客戶歷史交易 . 客戶風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)客戶基本信息客戶收入支出信息客戶渠道使用fe:全維度消費(fèi)者微觀/宏觀畫像PercentPercent百分點(diǎn)PercentPercent百分點(diǎn)放共享數(shù)據(jù)加工數(shù)據(jù),冬合數(shù)據(jù)

接入標(biāo)簽集團(tuán)內(nèi)部觸達(dá)層地產(chǎn)標(biāo)簽體系潛客挖掘數(shù)據(jù)展現(xiàn)數(shù)據(jù)服務(wù)文件同步數(shù)據(jù)同步數(shù)據(jù)API地產(chǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫個(gè)人地產(chǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)平臺(tái)■(BD-OS)數(shù)據(jù)接入數(shù)據(jù)接入一方數(shù)據(jù)集團(tuán)內(nèi)各業(yè)務(wù)系統(tǒng)二方數(shù)據(jù)三方數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)價(jià)值12Al中臺(tái)業(yè)務(wù)應(yīng)用麒挖掘

算法平臺(tái)F7/f業(yè)務(wù)自助問詢及辦理V【p識(shí)別及迎賓商品感知停車場(chǎng)接口服務(wù)層(API)文本分析停車導(dǎo)航合同智能審核圖像分析實(shí)體識(shí)別詞性自動(dòng)糾措繁簡(jiǎn)轉(zhuǎn)換情感分析分類熱點(diǎn)分析多語言1關(guān)謎詞-去重自動(dòng)補(bǔ)全漢拼轉(zhuǎn)換］信息提取口碑分析聚類自動(dòng)摘要1事件專題AI算法平臺(tái)CNN模型深.LSTMiRNN模型BertTensoflow數(shù)據(jù)標(biāo)注模型訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型模型訓(xùn)練

模型訓(xùn)練SVMKNN貝葉斯分類■K-meansKafka\sqoop\API\文件接入IAI中臺(tái)之1-NLP引擎:功能架構(gòu)文本分析平臺(tái)設(shè)計(jì)之初即以用戶文本需求為出發(fā)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了分詞、詞性、命名實(shí)體、主體分類、文本聚類、關(guān)鍵詞提:自動(dòng)摘要、文本去重、情感分析、內(nèi)容轉(zhuǎn)換（簡(jiǎn)繁、拼音）、自動(dòng)糾錯(cuò)、自動(dòng)補(bǔ)全、文檔解析等各種功能。自然語言強(qiáng)讓臓讀NLPAPP技術(shù)優(yōu)勢(shì)智能審核智能采編VOC分析輿情監(jiān)控NLPBasics詞性標(biāo)注摘要分析命名實(shí)體句法分析自動(dòng)問答知識(shí)圖譜■情感分析依存文法MachineLearning邏輯回歸樸素貝葉斯最大嫡HMMSVMGBDTCRFDeepLearning?采用改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型，性能提升400%?支持多語種，包括中英文、法語、葡萄牙語等數(shù)十種語言?結(jié)合深度遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，解決小樣本的模型訓(xùn)練問題，標(biāo)注量只有以往的10%?智能對(duì)話之語義等價(jià)模型：集成學(xué)習(xí)模型，融合CNN和LSTM等模型，準(zhǔn)確率達(dá)到90%?文本生成：基于LSTM深度學(xué)習(xí)模型，智能生成指定風(fēng)格的文本|AI中臺(tái)之2■■動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜：功能架構(gòu)動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜：伴隨用戶新的業(yè)務(wù)形態(tài)及數(shù)據(jù)不斷變化，通過對(duì)本體或者事實(shí)的修改，進(jìn)行分析、搜索、統(tǒng)計(jì)，多維地理和時(shí)間關(guān)聯(lián)的推理歸納工作。對(duì)知識(shí)進(jìn)行構(gòu)建形成知識(shí)圖譜，最終把人對(duì)世界的理解或者人的業(yè)務(wù)知識(shí)轉(zhuǎn)變?yōu)橛?jì)算機(jī)可以理解的數(shù)據(jù)，幫助用戶進(jìn)行分析和決策。知識(shí)構(gòu)建 》顯式的知識(shí)> 知識(shí)運(yùn)用 技術(shù)優(yōu)勢(shì)化非結(jié)構(gòu)化

數(shù)據(jù)知識(shí)抽取:知識(shí)融合知識(shí)圖譜H!Tllit:1 1 .結(jié)構(gòu)化知識(shí)化非結(jié)構(gòu)化

數(shù)據(jù)知識(shí)抽取:知識(shí)融合知識(shí)圖譜H!Tllit:1 1 .結(jié)構(gòu)化知識(shí)知識(shí)溯源:1\^)9\[1 11本體映射沖突解決1 ?1?1信息抽取 ;知識(shí)拉通1S圓11 1II|知識(shí)分析菰令。搜索多維分析關(guān)聯(lián)分析知識(shí)挖掘昆推理 機(jī)器學(xué)習(xí)、（演繹） （歸納）知識(shí)問答人機(jī)協(xié)同貝葉斯網(wǎng)絡(luò)I概率呈現(xiàn)I推理過程動(dòng)態(tài)融合多本體視角I軟性融合I動(dòng)態(tài)更新性能秘壓縮比吞吐率查詢性能

3:1500w/s<ls多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)通過人工和機(jī)器兩種方式進(jìn)行快速的知識(shí)抽取識(shí)別，把多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)連接到系統(tǒng)進(jìn)行知識(shí)融合（新加入的數(shù)據(jù)源不影響后端所有數(shù)據(jù)）,最終同構(gòu)為一種結(jié)構(gòu)化的知識(shí)。Percent百分點(diǎn)Percent百分點(diǎn)IAl中臺(tái)之3—機(jī)器學(xué)習(xí)：功能架構(gòu)Percent百分點(diǎn)Percent百分點(diǎn)IAl中臺(tái)之3—機(jī)器學(xué)習(xí)：功能架構(gòu)展示層組件管理自定義組件§3曜WS模板管理塚@3任務(wù)監(jiān)控算法組件層決策樹多層感知機(jī)隨機(jī)森林FPGrowthLDA回歸評(píng)估缺失值最中文分詞文本分類Prophet時(shí)序PageRankCNNDNNRNN????曲調(diào)醵集群資源管理器YARN分布式存儲(chǔ)HDFS硬件層PercentPercent百分點(diǎn)PercenrPercenr百分點(diǎn)數(shù)據(jù)接入豐富的圖表BIAI依存句法分析詞性

標(biāo)準(zhǔn)拖拽式分析可視化報(bào)告深度學(xué)習(xí)AttentionlstGBERT數(shù)據(jù)接入豐富的圖表BIAI依存句法分析詞性

標(biāo)準(zhǔn)拖拽式分析可視化報(bào)告深度學(xué)習(xí)AttentionlstGBERTIAl中臺(tái)之4—智能BI分析引擎：功能架構(gòu)智能BI分析引擎在自助式分析的基礎(chǔ)上，結(jié)合科技發(fā)展趨勢(shì)，引入"增強(qiáng)分析”概念。深度融合BI+AI,利用自然語言理解和深度學(xué)習(xí)，驅(qū)動(dòng)BI行業(yè)變革。不斷踐行〃用智能分析驅(qū)動(dòng)決策“的產(chǎn)品使命。自然語言理解用AI驅(qū)動(dòng)BI的變革

|AI中臺(tái)場(chǎng)景：合同智能審核整體處理流程數(shù)據(jù)預(yù)處理純文本統(tǒng)一編碼糾錯(cuò)OCR識(shí)別格親換（轉(zhuǎn)換為.TXT或.RTF格式）WORD.PDF紙質(zhì)/圖片文書待校驗(yàn)合同文書規(guī)則庫知瞄帯詞性的分詞詞庫人名、地名.機(jī)構(gòu)組織名識(shí)別規(guī)則知識(shí)獲取糾錯(cuò)建議語料庫

數(shù)據(jù)預(yù)處理純文本統(tǒng)一編碼糾錯(cuò)OCR識(shí)別格親換（轉(zhuǎn)換為.TXT或.RTF格式）WORD.PDF紙質(zhì)/圖片文書待校驗(yàn)合同文書規(guī)則庫知瞄帯詞性的分詞詞庫人名、地名.機(jī)構(gòu)組織名識(shí)別規(guī)則知識(shí)獲取糾錯(cuò)建議語料庫IAl中臺(tái)場(chǎng)景：智能客服客戶交互界面智能對(duì)話中控IAl中臺(tái)場(chǎng)景：智能客服客戶交互界面智能對(duì)話中控■PercentPercent百分點(diǎn)PercentPercent百分點(diǎn)I3智能應(yīng)用：精準(zhǔn)營(yíng)銷客戶細(xì)分按客戶特征，可任意組合進(jìn)行人群細(xì)分為智能營(yíng)銷提供支持I 營(yíng)銷場(chǎng)景配置根據(jù)業(yè)務(wù)需求，靈活設(shè)計(jì)營(yíng)銷場(chǎng)景客戶畫像客戶細(xì)分按客戶特征，可任意組合進(jìn)行人群細(xì)分為智能營(yíng)銷提供支持I 營(yíng)銷場(chǎng)景配置根據(jù)業(yè)務(wù)需求，靈活設(shè)計(jì)營(yíng)銷場(chǎng)景客戶畫像全景標(biāo)簽集合精準(zhǔn)定位目標(biāo)人群程序化自動(dòng)執(zhí)行營(yíng)銷計(jì)劃，并推送各觸點(diǎn)渠道全渠道數(shù)據(jù)整合單一用戶為核心全渠道用戶拉通集中管理回流，智能優(yōu)化海分析自動(dòng)生成營(yíng)銷活動(dòng)結(jié)果報(bào)告.海分析自動(dòng)生成營(yíng)銷活動(dòng)結(jié)果報(bào)告.并提供多維度可視化分析,渠道效果監(jiān)測(cè)，營(yíng)銷效果評(píng)估個(gè)性化営銷內(nèi)容千人千面內(nèi)容匹配，卡券、活動(dòng)、商品、資訊精準(zhǔn)推送運(yùn)營(yíng)及營(yíng)銷應(yīng)用:以用戶為中心，通過麒驅(qū)動(dòng)為客戶打造從分析、策略到營(yíng)銷落地的實(shí)時(shí)化、場(chǎng)景化、自動(dòng)化的智能營(yíng)銷閉圏

I跨業(yè)態(tài)交叉營(yíng)銷跨航道的多業(yè)態(tài)資源整合，創(chuàng)新客戶經(jīng)營(yíng)模式，為客戶提供優(yōu)質(zhì)消費(fèi)體驗(yàn)多業(yè)態(tài)資源整合圍繞消費(fèi)者的衣食住行，打造多業(yè)態(tài)全渠道的的場(chǎng)景化營(yíng)銷能力，實(shí)現(xiàn)業(yè)態(tài)間引流*1:1?視角全面：通過客戶體驗(yàn)地圖，可以從客戶視角而非業(yè)態(tài)的單一視角出發(fā)，更全面的理解客戶在各消費(fèi)環(huán)節(jié)的體驗(yàn)需求期望，并識(shí)別重點(diǎn)優(yōu)化環(huán)節(jié)?方向一致:各業(yè)態(tài)、各職能部門可以基于對(duì)客戶需求的統(tǒng)一理解，從各自單點(diǎn)優(yōu)化轉(zhuǎn)向以客戶需求為驅(qū)動(dòng)、方向一致的整體協(xié)同優(yōu)化多業(yè)態(tài)資源整合圍繞消費(fèi)者的衣食住行，打造多業(yè)態(tài)全渠道的的場(chǎng)景化營(yíng)銷能力，實(shí)現(xiàn)業(yè)態(tài)間引流*1:1擴(kuò)展到全業(yè)態(tài)消費(fèi)體驗(yàn)的提升，提升用戶忠誠(chéng)度體驗(yàn)優(yōu)化擴(kuò)展：客戶體驗(yàn)不再單純局限于單個(gè)業(yè)態(tài)購(gòu)買環(huán)節(jié)的價(jià)格刺激，而是擴(kuò)展到全業(yè)態(tài)消費(fèi)體驗(yàn)的提升，提升用戶忠誠(chéng)度I商戶聯(lián)合營(yíng)銷通過大數(shù)據(jù)的接入和整合，打通所有門店和各個(gè)業(yè)態(tài)的業(yè)務(wù)壁壘，實(shí)現(xiàn)賣場(chǎng)內(nèi)異業(yè)會(huì)員的引流，盤活整個(gè)生態(tài)?組織異業(yè)聯(lián)合活動(dòng)，消費(fèi)者獲得優(yōu)惠?門店能夠提高銷售額、增加客流?形成統(tǒng)一的商都銷售數(shù)據(jù)，豐富的會(huì)員標(biāo)簽反補(bǔ)圍繞用戶旅程中的關(guān)鍵時(shí)刻營(yíng)銷(MOT)潛客.推送家庭健康險(xiǎn)?推送家庭意外險(xiǎn)戒客戶卻客戶客戶生命

旅程?推送家庭財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)?裝修施工險(xiǎn),裝修綜合險(xiǎn)1-根據(jù)標(biāo)簽獲取用戶相關(guān)信息營(yíng)銷板塊的客戶行為軌跡數(shù)據(jù)酒店預(yù)訂客戶基本信息?推送家庭財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)?推送疾病意外險(xiǎn) ,閱讀全文>業(yè)主酒店客戶?全球旅游險(xiǎn)?交通意外險(xiǎn)親愛的XX業(yè)主：裝修無憂一呆障房屋裝修2.在關(guān)鍵事件節(jié)點(diǎn)對(duì)客戶推送相應(yīng)保險(xiǎn)-推送家庭健康險(xiǎn)?推送家庭意外險(xiǎn)?推送家庭財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn),防止發(fā)生裝修意外導(dǎo)致的財(cái)物損失，每對(duì)匯0.4元起，全國(guó)投保！詳情 K在用戶生命旅程的關(guān)鍵階段，精準(zhǔn)推送符合用戶需求的產(chǎn)品服務(wù)以寧分忻?使用幫助I自動(dòng)化實(shí)蹣景營(yíng)銷?白動(dòng)化習(xí)供名探:.?i￡：構(gòu)笑MOT留筮決集宓?的笑MOT智淀決策立即開％?白定義201808-31自動(dòng)化設(shè)計(jì)營(yíng)銷決策流程通過可視化界面，簡(jiǎn)單的拖拽即可完成復(fù)雜的營(yíng)銷決策過程?；跔I(yíng)銷目標(biāo)、標(biāo)簽和用戶行為等，可自定義設(shè)置多種營(yíng)銷場(chǎng)景，實(shí)時(shí)場(chǎng)景捕捉觸發(fā)營(yíng)銷動(dòng)作，可靈活配置場(chǎng)景規(guī)則，匹配各種營(yíng)銷策略。結(jié)束結(jié)束金普"I進(jìn)入影院app首頁 X/4(片詳情2分鐘內(nèi)未支付，發(fā)短信：支付提醒,還差支付環(huán)節(jié)完成影票購(gòu)買.買影票獲得抽獎(jiǎng)資格r請(qǐng)前往http://xxx盡快支付結(jié)束是否選擇影片場(chǎng)次選擇影廳座位結(jié)束結(jié)束行為,件行為■件X/是提交訂單否X短信行為事件支付費(fèi)用行為■件:'30天內(nèi)未再次登錄■發(fā)郵件：【新;片預(yù)告】1月熱門影片預(yù)告~:迪士:尼?皮克斯為您呈現(xiàn)全新溫情力作《尋;夢(mèng)環(huán)游記》！故事講述可前往[APPiS行購(gòu)買.祝您觀影愉快! /、賬戶登錄劃選址、去化率預(yù)測(cè)等行業(yè)應(yīng)用。客戶細(xì)分模型客戶價(jià)值度模型（RFM）地塊定價(jià)模型去化率預(yù)測(cè)流失預(yù)測(cè)模型亠…fntttitTTrg，—?jiǎng)澾x址、去化率預(yù)測(cè)等行業(yè)應(yīng)用?？蛻艏?xì)分模型客戶價(jià)值度模型（RFM）地塊定價(jià)模型去化率預(yù)測(cè)流失預(yù)測(cè)模型亠…fntttitTTrg，—nmttttttttt—帳，w???精細(xì)化運(yùn)營(yíng)、商業(yè)地塊定價(jià)、商鋪規(guī)I峻定價(jià)囹摩預(yù)測(cè)■?"L移動(dòng)設(shè)備的位置數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)地塊周邊數(shù)據(jù)?每天晚上居住的人口數(shù)量宏觀數(shù)據(jù)?■?"L移動(dòng)設(shè)備的位置數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)地塊周邊數(shù)據(jù)?每天晚上居住的人口數(shù)量宏觀數(shù)據(jù)?常住人口數(shù)量-年齡分布和職業(yè)特點(diǎn)-以及收入水平?哈頓審業(yè)中心杜,進(jìn)入的人口數(shù)量市場(chǎng)銷售數(shù)據(jù)?第二天離開的人口數(shù)量?人口的活動(dòng)規(guī)律競(jìng)品樓盤價(jià)格商業(yè)庫存I房產(chǎn)潛客挖掘?yàn)榱四軌蛟诔掷m(xù)銷售期尋找更多的目標(biāo)人群，提高人群定向的效率，可以通過Lookalike（相似人群擴(kuò)展），找出已認(rèn)購(gòu)客戶的其他顯著標(biāo)簽特征，分析認(rèn)籌未認(rèn)購(gòu)客群中具備已認(rèn)購(gòu)特征的人群，為其他樓盤或有價(jià)值客戶儲(chǔ)備提供基礎(chǔ)。認(rèn)購(gòu)面積認(rèn)購(gòu)總價(jià)未認(rèn)購(gòu)客群各業(yè)態(tài)客戶資源互通

資源儲(chǔ)備嗔W縛體擴(kuò)散模型?二htttttttt!tintttiitntmmtttw冊(cè)伸—rTTtTTTYTk.h建模節(jié)選

挖據(jù)匹配

找到具備請(qǐng)戶顯著

認(rèn)籌未認(rèn)購(gòu)客戶群體從互聯(lián)網(wǎng)定向爬取競(jìng)品價(jià)格、網(wǎng)絡(luò)客戶口碑陰介數(shù)據(jù);＞構(gòu)建多維競(jìng)品分析模型;從互聯(lián)網(wǎng)定向爬取競(jìng)品價(jià)格、網(wǎng)絡(luò)客戶口碑陰介數(shù)據(jù);＞構(gòu)建多維競(jìng)品分析模型;I競(jìng)品分析崩聞察通過對(duì)比自身產(chǎn)品和競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)品，進(jìn)而幫助企業(yè)挖掘競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的產(chǎn)品弱點(diǎn)，增強(qiáng)自身產(chǎn)品生產(chǎn)和營(yíng)銷環(huán)節(jié)。通過競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)，可視化的形式，快速鎖定下滑區(qū)域一下滑城市一下滑影城預(yù)警系統(tǒng):系統(tǒng)自動(dòng)提醒，及時(shí)發(fā)現(xiàn)落后區(qū)域及影城C物他膀 ＞構(gòu)建競(jìng)品分析維度（價(jià)格、房屋質(zhì)量、環(huán)境、物業(yè)B艮務(wù)）權(quán)重體系；＞從品牌到單品分析和挖掘自身產(chǎn)品和競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)品的優(yōu)劣勢(shì)。

I饒駕剛+可視化馬領(lǐng)導(dǎo)駕駛舲客戶基本屬性 客戶購(gòu)買力 來電客戶 來訪客戶E?,Supetadmin 任開認(rèn)購(gòu)MR:4S52192nPM：112326,423萬元簽約跡:4952192m,*E：112326,423萬元成交誼K:49SZ192m>Mt：112326,423萬元回籠偵二：1952192nPWt：112326,423萬元上海 回年m田1面2（m） 2.258.34500m占勺生耕（萬元）1.258.00000項(xiàng)目一項(xiàng)目一項(xiàng)目一臼心達(dá)成98%阻約血枳（m3） 2,258.345.00簽打上額（萬元）1258,00000項(xiàng)目一項(xiàng)目一項(xiàng)目一歸彌達(dá)成98%王約面積（rn-2,258.34500蚤約全跳萬無、1258,000.00T。■?荔456789101112城市公司毒約金B(yǎng)K萬元）甦標(biāo)完成莎州公司234.067.89090%上導(dǎo)公司234.557.89094%戸州公司2S4tM7^90B7%上海公司234.567.89081%蘇州公司234.567.89076%上海公司234.567.89065%蘇州公司234.567.89050%上潤(rùn)公司234.567.89045%蘇州公司234.567.89041%上海公司234.567.89039%蘇州公司234.567.09035%上海公司234,567.89030%Percent百分點(diǎn)Percent百分點(diǎn)I某地產(chǎn)項(xiàng)目餉-成果展示Percent百分點(diǎn)Percent百分點(diǎn)I某地產(chǎn)項(xiàng)目餉-成果展示現(xiàn)場(chǎng)圖片大屏效果圖PercentPercent百分點(diǎn)PercentPercent百分點(diǎn)I某地產(chǎn)項(xiàng)目餉-業(yè)分類對(duì)外對(duì)內(nèi)品牌招商廣場(chǎng)數(shù)屋建設(shè)中廣場(chǎng)、運(yùn)營(yíng)中廣場(chǎng)

廣場(chǎng)舫兄皿面積、車位、鋪位數(shù)

品牌合作品牌開店數(shù)、品牌租賃面積、

品牌在各廣場(chǎng)銷售額< /商場(chǎng)服務(wù)服務(wù)數(shù)量服務(wù)種類、完成服務(wù)數(shù)、

服務(wù)明細(xì)

服務(wù)質(zhì)量好評(píng)率、及時(shí)完成率

服務(wù)創(chuàng)新點(diǎn)

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