河北网络广播电视台 |Analytics分析云 | 赋能品牌全域数字化营销
伴随流量红利的消失 , 品牌营销已经从增量进入到了存量竞争的时代 。 流量成本贵、营销费用高、拉新成本增加、私域运营效率低等等问题始终困扰着各大品牌的市场营销、运营增长等部门 。 疫情的冲击 , 使得越来越多的企业开始加速数字化转型的进程 , 在线上线下数据多融合的趋势下 , 各大品牌急需在充满变数的市场环境中 , 摸索出一套行之有效的品牌营销增长逻辑和路径——全域品牌数字化营销运营 , 来驱动品牌业务增长 。
作为全域品牌数字化营销运营平台 , Whale 帷幄聚焦三大场景:全域数字化场景、数据业务场景和营销驱动场景 。 通过线上线下全域数据埋点布局 , 建立和部署数据引擎 ,然后根据业务需求部署产品 , 最终实现精细化运营 , 在营销和业务管理中形成闭环 , 优化业务能力 。
在品牌数字化营销的闭环建设中 , 「全域数据埋点」不可或缺 , 它是一种快捷、高效、丰富的数据采集方法 。 它是指品牌在业务场景中所有与用户互动的触点采集数据 。 在线上 , 针对网站、APP、小程序内特定用户行为或事件进行捕获 , 处理和发送 。 在线下 , 借助 AI 摄像机、传感器、智慧屏等 IOT 设备 , 对店外、店内、区域、货架的用户轨迹与行为进行捕获 ,处理和分析 。 全域数据埋点 , 可帮助品牌针对不同业务场景提供决策支持 , 进行业务分析、产品优化迭代、精细化运营等等 。
其次 , 对品牌来说 , 在部署全域数据埋点技术方案时 , 要考虑保证数据的精准性和完整性 , 这需要在整体数据基建工程中进行不断的测试和验证 。 与此同时 , 选择匹配不同业务指标的数据分析模型进行分析也同样至关重要 。 在部分品牌的业务场景中 , 数据基建工程尚未健全时 , 依然存在着数据采集链路较长 , 效率低 , 且埋点丢失等情况 , 从而最终影响业务需求进度 。 因此 , Whale 帷幄推出 Analytics 分析云 , 可帮助品牌构建数据根基平台 , 通过数据驱动全场景的业务分析与决策 , 结合全渠道精准营销的行动与反馈 , 赋能品牌全域数字化营销 。
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01 Analytics分析云 , 最全面的线上线下数据融合平台
Analytics 分析云所提供的全域数据平台 , 是基于 Whale 帷幄开放平台 Whale Open Platform (WOP)系统 , 搭建的线上线下数据融合平台 。 Analytics 分析云是通过 AIoT 和线上数据埋点 , 收集统一ID(One-ID)的交互数据 , 并实时做出数据报表、通知和分析预测 。 帮助客户打造统一的实时数据能力 , 赋能客户核心业务流的预测、推荐和自动化能力 。
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事件分析模型
用以分析用户行为 , 事件分析支持通过自定义指标、分组和筛选及多种可视化图表对用户行为进行多维分析 , 结合帷幄 Analytics 的大数据处理能力 , 能够帮助我们研究某行为事件的发生对企业所产生的价值影响以及影响程度 。
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归因分析模型
归因分析支持通过自定义待归因事件、目标事件、归因模型 , 便于全方位分析广告位、推广位对目标事件的转化贡献 。
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漏斗分析模型
主要用于分析一个多步骤过程中每一步的转化与流失情况 。 帷幄 Analytics 支持自定义漏斗步骤 , 通过异常的数据指标找出有问题的环节 , 从而解决问题 , 最终达到提升整体转化的目的 。
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预测功能模型
通过高性能 AI 预测模型建模时间序列数据 , 深挖业务数据的内部规律 , 支持企业做出科学决策 。 该功能基于事件分析中的时序预测折线图 , 用户使用时只需要打开开关即可使用 , 极大的降低了用户使用预测模型的成本 。
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用户路径模型
用户路径支持通过自定义起始事件、终止事件 , 便于全方位分析特定用户行为序列分布赋能产品优化 。
成分分析模型
分析一个目标用户由什么构成的 , 有哪些成分 。 帷幄 Analytics 提供自定义成分分析功能 , 便于快速全盘掌握用户公共属性的分布情况 , 辅助优化运营策略 。
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