2018年-Talkingdata_【T112018-数据智能峰会】以数据智能探索业务突破_11页_26mb

以数据智能探索业务突破总结

核心内容

本文档围绕“数据智能”在企业业务突破中的应用展开，探讨了如何通过多维数据挖掘与分析，构建数据资产，实现业务增长和效率提升。文档强调了数据在企业运营中的核心地位，并提出了数据智能化转型的策略与路径。

主要观点

• 数据驱动业务突破：数据智能是企业实现业务增长的关键工具，通过整合多维数据（如客户、用户、游客等），企业可以更精准地理解市场和用户行为。
• 数据资产建设：企业需要系统性地构建数据资产，包括客户数据、用户数据、游客数据等，这些数据涵盖人口学、资产、交易、行为等多个维度。
• 数据中台的作用：数据中台作为企业数据管理的核心平台，提供数据目录、数据科学、AI运行时、沙箱等能力，支持数据产品的开发与服务的构建。
• 数据增强与再生产策略：通过物联网、边缘计算等技术手段，增强数据的丰富性和可用性，实现数据的再生产与模型优化。
• 数据资产策略与业务迭代：数据资产建设与业务突破之间是相互迭代的关系，企业需不断优化数据策略以适应业务需求。

关键信息

数据类型与来源

• 客户数据：包括人口学属性、账户属性、资产属性、交易属性等。
• 用户数据：涵盖设备信息、激活时间、自选股、活动参与等。
• 游客数据：包括设备属性、APP属性、埋点数据等。
• 多维数据来源：线上媒体、线下行为、SDK自采集、社交数据、电信数据、电商数据等。

数据应用与成效

• 数据智能化转型策略：D2D（Data to Decision）模式，通过数据驱动决策，提升业务效率。
• 数据产品与服务：包括App Analytics、ADT & BG、SMC、SS等，支持企业多场景应用。
• 业务成效案例：
  • 信用卡分期业务提升34%
  • 券商外呼客户入库率提升超过20倍
  • 服装零售集团营销ROI比例达到94倍

数据资产管控与策略

• 场所数据：包括POI/AOI数据、公共设施数据、路网数据等，用于分析人口聚集与行为模式。
• 数据资产化程度：涉及企业数据资产策略、数据获取性、数据质量和数据技术工具。
• ROI模型：包括归因模型、收益模型、风险模型，用于评估数据应用的商业价值。

合作模式与生态建设

• 开放生态：通过联合建模、客户自探索等方式，推动数据应用的生态化发展。
• 数据安全与管理：强调数据连接、安全和管理的重要性，确保数据应用的合规与有效。

数据中台功能模块

数据智能化应用场景

• 汽车：通过用户行为数据优化营销与服务。
• 游戏：利用用户偏好与行为数据提升用户体验与留存。
• 零售：分析人流迁徙与聚集数据，优化门店布局与库存管理。
• 金融：提升客户识别与风险控制能力，提高外呼入库率。
• 政企：支持政府与企业决策，提升公共服务效率。
• 地产：通过人群分析优化项目定位与市场推广。
• 电商：利用用户行为数据提升转化率与精准营销。
• 餐饮：分析消费者行为，优化门店选址与运营策略。
• 旅游：基于游客数据提升旅游产品推荐与服务体验。
• 教育：通过数据洞察优化教育产品与市场策略。

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