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      行業背景

      • 互聯網技術、同質化競爭和日趨復雜的市場環境等等,都讓零售超市行業倍感壓力。想要做一位贏家,光拍腦袋是不行的,只有科學的數據分析作為支撐,才能為企業做出正確的決策。
      • 零售行業競爭壓力越來越大,但決策層不能及時拿到自己想要的數據來做決策支持。前端的業務用戶主要還是靠經驗,新零售企業擁有京東/淘寶/天貓/線下實體店等多種銷售渠道,業務系統繁多,數據收集越來越細,但無法從整體上看商城/超市的經營情況,如何通過全面的數據分析挖掘新的增長點,成為每一家新零售企業面臨的首要問題。。
      • 在新零售時代,線上線下一體化,如何打通所有會員、商品、供應鏈等數據,給客戶更先進的購物體驗,是每家零售企業面臨的主要問題。
      • 數極客針對新零售的行業特征,推出基于用戶行為分析和智能會員營銷的新零售解決方案,幫助企業實現數據化運營

      問題及解決方案

      • 全方位采集消費數據,線上線下會員一體化

        1.全方位采集消費數據,線上線下會員一體化

        整合線上商店和線下門店消費者數據,通過用戶行為識別會員身份,進行全渠道會員管理,為進一步的會員營銷提供數據支撐,輕松的將到店顧客轉化為線上會員。

      • 找到用戶流失的原因,提高用戶轉化率

        2.找到用戶流失的原因,提高用戶轉化率

        通過數極客創新的宏觀轉化與微轉化6大行為分析模型,還原用戶的真實行為路徑,根據不同步驟的轉化率差異,發現和找到用戶流失的關鍵節點,定位問題,優化產品,提高最終的用戶轉化率。

      • 提高用戶活躍與留存

        3.智能會員營銷,提升客戶復購率

        打通京東/天貓/淘寶/自營平臺/線下門店多端數據,智能用戶畫像,找到還在猶豫的用戶,通過精細化運營活動等方式,提升客戶的復購率。

      • 精細化運營,提高運營效率

        4.精細化運營,提高運營效率

        根據用戶行為和用戶屬性進行分群,掌握用戶畫像,通過自動化運營工作,采用內容運營、活動運營等方式,促使用戶持續活躍,實現運營與營銷,降低運營成本。

      • 可視化分析,助力企業實現實時分析

        5.可視化分析,助力企業實現實時分析

        不同層級的用戶對數據分析有著完全不同的需求,而目前制造企業能夠提供的分析報告主要以表格為主,分析維度單一,形式簡單固化,對分析需求響應的時效性差,無法滿足用戶快速靈活多變的數據分析需求。

      • 打破數據孤島,挖掘數據價值

        6.打破數據孤島,打通業務數據與用戶行為數據

        企業擁有海量的客戶數據、交易數據等業務數據沉淀在線下,還有大量線上用戶行為數據。但因技術限制無法得到充分的利用,使用數極客大數據平臺,打通業務數據與用戶行為數據,建立統一規范的數據平臺,打破數據孤島,用數據驅動企業增長。

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