Chinapex创略Tiger Yang:更深入的智能数据洞察,是为了推动行业改变

本文主要是介绍Chinapex创略Tiger Yang:更深入的智能数据洞察,是为了推动行业改变,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

对于舞台表演者来说,观众在现场最直接的反应往往决定了演出最终的呈现效果,而表演者的舞台呈现同样是对观众现场反应的即时反馈,这样一种循环反馈,共同构成了一场完整的演出。于企业来说,由其客户数据平台抓取的第一方数据,就是用户留给企业有效的反馈“语言”,而企业对于数据洞察管理后的动作同样是对用户痕迹的即时反馈。

在数据被应用之前的市场上,面对这些“无用资源”各企业均表现得无从下手。随着隐藏在数据背后的商业价值开始显现,数据已然成为营销市场的一片新大陆。从毫无价值到价值初显,也吸引了大批解决方案提供商的盲目入市,形成了当前的碎片化现状。

对于当下具有“网红级”影响力的数字营销,虽然是企业之间的热议话题,但就目前来说,市场的大环境仍然处于一种碎片化的真实现状。企业真正所需的绝不仅仅是现有数据的简单提取,而应该是通过参与对大量的无规则数据更深入的洞察和管理,最终实现与用户之间有效的循环反馈。

智能数据技术满足了用户增长的细致化需求

数据管理能力已成为当下企业之间差异化程度的评判标准,也因此第一方数据市场的占比量在逐渐加大。社会在发展、技术在进化,面对企业背后不断更迭的庞大数据源,对真实、有价值数据的利用会帮助企业加速成长步伐。

目前来说,信息技术的使用情况,仍然停留在机械化运作和线性模式工作流程,这是普遍现象。面对企业不断提出的更复杂、更深层次的抽象问题,如何通过数据去解答,就需要智能数据技术对数据进行更深入的细致化洞察。Chinapex创略一直在客户数据管理领域不断挖掘探索,用智能数据技术让客户实实在在地感受到技术创造价值的意义。打破数据孤岛,对实时和非实时数据的快速、高效获取是第一步;通过智能分析让用户参与分析流程,让洞察结果更直观和透明;通过对价值信息的挖掘和无价值的舍弃,最终完成智能数据的合理应用。

智能数据技术的应用,不是或者说不仅仅是技术公司和企业之间的利益交互,更多的则是和消费者之间的互动。虽然智能数据技术满足了企业的细致化需求,但是非线性模式的参与,让三者联动起来。Chinapex创略的智能数据技术能够做到的是帮助企业加速决策效率,为领导者提供更直观、更真实可信的决策参考,更强调的是参与和互动,而不是取代。

公司-创略联合创始人兼总裁.jpg

Chinapex创略联合创始人兼总裁 Tiger Yang 为什么说智能数据技术是企业前进的助推力?

目前,企业要在一个渠道进行营销投放很容易,只要做好充足的对接准备就行。但要同时在多个渠道进行投放,以获得实时反馈和实时控制权,便于调整营销策略,单靠现有的线性模式则非常困难。对于使用第三方数据分析工具的企业也同样存在数据安全隐患,其商业模式也多是为了获取企业的数据。

机器智能能够被接受和应用在于它想要完成的是,通过机器和人的各司其职,来给人类留出洞察的时间和空间。智能数据技术首先对碎片化信息进行有效整合,从洞察开始,通过对用户数据智能分析后的精细化定位营销,让企业走向“品效合一”的同时,在用户体验上也做到了“顺水推舟”。

Chinapex创略的智能数据方法论和解决方案是通过专注于具体业务相关问题,并围绕该问题及其相关数据范围来打造相应的数据技术,从而极大地提高解决问题的效率。围绕特定应用场景及范围构建的智能数据解决方案通常更加轻量级和灵活,从而能有更快的实施、部署及价值实现速度。提升的效率及灵活度自然而然等同于在同等价值交付的情况下,更低的成本。专注于特定的业务问题和数据范围,提供更加深入、快速,以及相关度更高的洞察。这也是在企业和解决方案提供商之间创建了一个不间断的反馈闭环,始终专注于针对复杂的问题来提供更加智能及尖端的解决方案。

技术比价值本身更具有价值

在企业加快数字化转型成为市场趋势,将数据价值进行可视化深入的代理平台成为市场上的香饽饽。对资本的狂热追求,使得市场上出现了效果营销重于品牌营销的现状。

对效果价值的盲目崇拜,遮挡了技术的光芒。为什么说授人以鱼不如授人以渔?显然,技术代表的“渔”具备了价值创造的延续性。同理运用,Chinapex数据云亦将数据背后的价值进行了最大化处理。

Chinapex创略的企业级数据收集工具APEX PRISM可以帮助企业在网站、APP等接触点统一布置代码,收集用户数据。其企业级数据管理平台APEX NEXUS则可以整合实时和非实时的多种数据源,并通过事件分析、机器学习算法帮助企业建立针对性数据库。营销优化和数据可视化平台APEX ONE实现了与投放平台之间API接口的双向打通,可以实时看到各个渠道的营销情况,并进行实时优化。

在一站式和定制化服务领域,数据云从数据的收集、整理、分析,到营销活动的跨渠道自动化、数据可视化及实时优化和管理,从根本上解决了传统意义上因手动处理而导致人工管理成本增加、透明度和响应性降低的问题,并且可以让营销人从整体的视角去观察和评估营销效果,提高决策效率。Chinapex创略在对于第一方数据的智能管理延伸领域,不仅可以用于营销活动中,还可以用在优化客户体验、制定定价策略、辅助业务运营等。

智能数据技术的运用在改变些什么

智能数据技术被广泛提及和应用的时代,反馈、互动、整合等词语成为高频词汇。在细分领域的专注度更利于打造规模经济效益,并将不断增强的机器学习能力所能产生的价值跨应用场景地分享到不同的企业级用户中去。未来更容易获取、使用性更强的趋势也会让数据管理技术更加大众化。

作为更灵活、性价比更高、更轻量级、并且专注于解决细分问题的智能数据技术,势必会对传统模式造成颠覆式影响。这是科技进化必经的过程,数字营销领域或者说互联网下的任何行业领域,都时刻处在瞬息万变的环境中,要想获得生存权,除去保持时刻准备战斗的危机感,更重要的是要具备前瞻性。会当凌绝顶,一览众山小,看得远才有抓住机遇占领高地的可能。

对于推行中庸之道的过程,孔子亦感慨,“中庸其至矣乎!民鲜能久矣。”真正具有无尽价值的事物是不会轻易显露其本真的,关键在于世人能否从一言一行、一举一动中洞察先机,从价值中挖掘价值。



本文转自d1net(转载)

这篇关于Chinapex创略Tiger Yang:更深入的智能数据洞察,是为了推动行业改变的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/654531

相关文章

深入理解Mysql OnlineDDL的算法

《深入理解MysqlOnlineDDL的算法》本文主要介绍了讲解MysqlOnlineDDL的算法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小... 目录一、Online DDL 是什么?二、Online DDL 的三种主要算法2.1COPY(复制法)

Linux下利用select实现串口数据读取过程

《Linux下利用select实现串口数据读取过程》文章介绍Linux中使用select、poll或epoll实现串口数据读取,通过I/O多路复用机制在数据到达时触发读取,避免持续轮询,示例代码展示设... 目录示例代码(使用select实现)代码解释总结在 linux 系统里,我们可以借助 select、

Rust 智能指针的使用详解

《Rust智能指针的使用详解》Rust智能指针是内存管理核心工具,本文就来详细的介绍一下Rust智能指针(Box、Rc、RefCell、Arc、Mutex、RwLock、Weak)的原理与使用场景,... 目录一、www.chinasem.cnRust 智能指针详解1、Box<T>:堆内存分配2、Rc<T>:

C#使用iText获取PDF的trailer数据的代码示例

《C#使用iText获取PDF的trailer数据的代码示例》开发程序debug的时候,看到了PDF有个trailer数据,挺有意思,于是考虑用代码把它读出来,那么就用到我们常用的iText框架了,所... 目录引言iText 核心概念C# 代码示例步骤 1: 确保已安装 iText步骤 2: C# 代码程

Pandas处理缺失数据的方式汇总

《Pandas处理缺失数据的方式汇总》许多教程中的数据与现实世界中的数据有很大不同,现实世界中的数据很少是干净且同质的,本文我们将讨论处理缺失数据的一些常规注意事项,了解Pandas如何表示缺失数据,... 目录缺失数据约定的权衡Pandas 中的缺失数据None 作为哨兵值NaN:缺失的数值数据Panda

C++中处理文本数据char与string的终极对比指南

《C++中处理文本数据char与string的终极对比指南》在C++编程中char和string是两种用于处理字符数据的类型,但它们在使用方式和功能上有显著的不同,:本文主要介绍C++中处理文本数... 目录1. 基本定义与本质2. 内存管理3. 操作与功能4. 性能特点5. 使用场景6. 相互转换核心区别

python库pydantic数据验证和设置管理库的用途

《python库pydantic数据验证和设置管理库的用途》pydantic是一个用于数据验证和设置管理的Python库,它主要利用Python类型注解来定义数据模型的结构和验证规则,本文给大家介绍p... 目录主要特点和用途:Field数值验证参数总结pydantic 是一个让你能够 confidentl

JAVA实现亿级千万级数据顺序导出的示例代码

《JAVA实现亿级千万级数据顺序导出的示例代码》本文主要介绍了JAVA实现亿级千万级数据顺序导出的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面... 前提:主要考虑控制内存占用空间,避免出现同时导出,导致主程序OOM问题。实现思路:A.启用线程池

SpringBoot分段处理List集合多线程批量插入数据方式

《SpringBoot分段处理List集合多线程批量插入数据方式》文章介绍如何处理大数据量List批量插入数据库的优化方案:通过拆分List并分配独立线程处理,结合Spring线程池与异步方法提升效率... 目录项目场景解决方案1.实体类2.Mapper3.spring容器注入线程池bejsan对象4.创建

PHP轻松处理千万行数据的方法详解

《PHP轻松处理千万行数据的方法详解》说到处理大数据集,PHP通常不是第一个想到的语言,但如果你曾经需要处理数百万行数据而不让服务器崩溃或内存耗尽,你就会知道PHP用对了工具有多强大,下面小编就... 目录问题的本质php 中的数据流处理:为什么必不可少生成器:内存高效的迭代方式流量控制:避免系统过载一次性