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零售行业困局与挑战

零售客户数据分散

淘宝、微信、App等多个销售渠道，客户身份标识不统一，数据标准不相容。如何将多个渠道的数据汇聚融合分析并形成不同维度的报表？

会员管理缺乏用户画像

不同媒体平台的消息内容零散、分散、隔离，不同渠道、平台之间彼此独立，一方面无法适应互联网快速发展的需求，另一方面舆论追踪困难

营销活动触达难

如何圈选不同的客户群体，区分通知、营销等不同的消息类型，同多App推动、小程序通知、短信、邮件等不同的通道下发信息？如何实现减少对用户打扰而提升消息的点击率？

广告定向投放不精确

线上广告的投放缺乏数据支持、转化效果差，如何通过大数据进行精准的广告投放？

用户精细化分群与画像洞察

数据中心
- 通过客户端数据埋点、API上报等方式，将企业各个平台零散的数据整合到人、事、物下。
智能标签
- 根据业务规则，实时和自动化的为每个用户生成动态标签、静态标签，让顾客兴趣爱好、商品喜好程度、营销转化情况等问题变得一目了然。
营销分
- 归纳企业个性化的业务营销场景，利用企业一方业务数据通过记分卡机制、结合极光全网数据通过算法模型，为不同营场景输出营销分，为企业营销决策科学化提供依据。

商品信息智能触达消费者

选择人群标签发送
- 无缝结合用户画像、标签、营销分，圈选接收人群，匹配推荐商品、文案，实现千人千面的智能化推送。
多平台消息集成
- 支持集成市面上多种主流消息通道，以为不同的运营场景提供消息触达，例如物流通知采用App推送+短息，活动推广采用App推送+小程序，私域运营采用钉钉+企微等。
策略化推送消息
- 多通道互为补发备份，提供广播、单点、分群、别名等功能，针对物流消息、活动推广、安全警告等不同频率、不同实时性的消息提供差异化的最优触达策略。

商品广告精准投放

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