【T112017-智能数据峰会】以客为先知机行变_32页_33mb

TalkingData 智能数据平台总结

核心理念

TalkingData 智能数据平台以“以客为先，知机行变”为核心理念，强调从客户需求出发，通过智能化的数据处理与分析，实现高效、精准的营销与运营决策。

以客为先

• 客户导向：平台注重客户体验，通过咨询答疑、问题吐槽和需求建议等方式深入了解客户需求。
• 客户需求分类：
  • Diss（刚需）：客户的基本需求。
  • 情绪（强需）：客户深层情感驱动的需求。
  • 答疑（体验需求）：客户在使用过程中产生的体验性需求。

知机行变

• 智能驱动：通过数据管理、数据工程和数据科学能力，推动数据应用的智能化与高效化。
• 持续进化：倡导探索实践，提升平台的变革潜力，实现从需求到落地的闭环。

平台演进与功能

SmartDP 2017

• 数据服务：共提供287款数据服务，包括4款算法数据服务。
• 数据平台：
  • 新增6款数据连接器，支持智能化数据采集。
  • 升级智能元数据治理模块，实现数据自动识别与关联。
  • 发布热插拔“算子”框架，提升数据工程的灵活性和效率。
  • 升级Smart Data Lab模块，增强数据实验能力。

数据应用

• 智能营销云一企业版4.0：提供企业级营销解决方案。
• 战略合作应用：与合作伙伴联合开发8款应用，推动行业理解与场景服务。

智能数据服务

算法数据服务

• TD Simple (Linear) Regression：

  • 优势：一次迭代即可收敛。
  • 场景：大规模线性回归。
  • 应用：数据预测。

• TD Batch LR算法：

  • 优势：一次迭代可训练上千个LR模型。
  • 场景：多个大规模分类任务。
  • 应用：Lookalike、相似评分。

• TD Logistic Regression：

  • 优势：一次迭代即可收敛。
  • 场景：大规模分类任务。
  • 应用：Lookalike、CTR、CVR预估、转化率预估。

• TD随机决策树：

  • 优势：逻辑简单、计算复杂度低，适合多标签、多目标问题。
  • 场景：分类、多标签分类、回归、多目标回归。
  • 应用：Lookalike、人群打标签。

• TD随机决策哈希：

  • 优势：非参数算法，鲁棒性强，适合高维数据，支持并行处理和Bitmap加速。
  • 场景：大规模多标签、多目标问题。
  • 应用：Lookalike、人群打标签。

数据服务商城与行业应用

智能数据服务商城2.0

• 发布时间：2017年5月正式发布。
• 功能：
  • 提供丰富的实验数据和沙箱环境。
  • 支持合作伙伴快速响应定制需求。

行业纵深应用

• 生态合作：与合作伙伴联合研发，推动行业理解与场景服务。
• 实用组件库：
  • iView UI组件库：帮助快速构建用户界面。
  • TD Map组件库：提升地图描绘部分的开发效率。

智能数据平台的未来方向

数据服务发展走向

• 人本维度丰富化：提升对用户行为和需求的理解。
• 定制需求高效支持：快速响应客户定制化需求。
• 探索实验便利：提供便捷的实验环境，促进数据科学探索。
• 数据与算法结合：提升算法性能，优化数据处理流程。

以客为先的实践

用户分群与转化预测

• 用户分群：通过聚类和相似放大技术，挖掘大量行为线索背后的关联性。
• 转化预测：根据设定的转化目标，系统自动对细分人群进行评分预测，并推荐实时营销动作。

生命期营销配置

• 营销通道：支持实时场景触发和定时策略。
• 触达方式：包括AppPush、公众号、EDM、短信等。

营销效果评估

• 自动化数据回收：闭环系统自动收集转化数据，生成效果报告。
• 目标完成度评估：每期营销活动支持设定考核目标，持续预测完成度。

结语

TalkingData 智能数据平台通过不断演进与创新，实现了从数据采集、治理、分析到应用的全流程智能化。以客户为中心，结合数据与算法，推动企业营销和运营的高效化与精准化。