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缺乏全域数据
数据来源单一，数据不够全面和立体，缺乏公域数据
标签生产难
数据源割裂，治理难度大，无法开展高质量的标签建模工作
流量成本高
流量红利消失的大背景下，流量成本越来越高，企业想要获得更高的ROI
用户画像难
在营销投放上和运营增长上，人群圈选不准确，直接导致效果不稳定
用数据帮助企业构建用户画像和标签体系，助力于企业实现精细化运营和精准营销
标签资产补充
能够贴合不同的业务场景，进一步挖掘数据的价值，多维度、多数据源构成标签画像体系， 全方位了解您的用户
精细化运营
新客特征洞察，新用户冷启动，活动运营分层，流失预警，用户购买转化、高潜人群运营
用户洞察
构建全面、精准、多维的用户画像体系，为新用户冷启动、存量用户转化、流失用户召回提供数据支撑
- 通过可视化的方式，勾勒出人群的用户特征分布和行为特征分布情况
- 可多维、立体的获取用户群的画像信息，实现对用户群的画像分析
通过可视化的方式，勾勒出人群的用户特征分布和行为特征分布情况。从而可以多维、立体的获取用户群的画像信息，实现对用户群的画像分析
- 人口属性：描述用户客观性的基本情况，如消费偏好、收入能力水平、消费水平等
- 设备属性：用户的网络终端的基本参数，包括不限于终端类型、品牌、运营商等属性
- APP偏好：描述用户的线上行为，覆盖旅游、游戏、生活、社交等多个方面
- 线下行为：洞察用户在各个行业、品牌、出行等的到访偏好
通过标签方式更全面、更立体的勾勒出用户特征，标签体系，助力于企业实现精细化运营和精准营销
灵活简单
提供多种标签创建方式，用户可在标签生产界面实现可视化的操作，灵活生产所需标签
数据精准
稳定的自有数据，多端全域数据识别、融合、打通，确保数据源指标的趋势准确与稳定
深度洞察
数据标签丰富，包含基础属性、设备属性、行业标签、应用偏好、统计类标签，全方位刻画用户兴趣特征
数据更新快
自动化数据算法平台，保证数据例行更新，接口极速响应
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