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

MyBatis-plus处理存储json数据过程

《MyBatis-plus处理存储json数据过程》文章介绍MyBatis-Plus3.4.21处理对象与集合的差异:对象可用内置Handler配合autoResultMap,集合需自定义处理器继承F... 目录1、如果是对象2、如果需要转换的是List集合总结对象和集合分两种情况处理,目前我用的MP的版本

GSON框架下将百度天气JSON数据转JavaBean

《GSON框架下将百度天气JSON数据转JavaBean》这篇文章主要为大家详细介绍了如何在GSON框架下实现将百度天气JSON数据转JavaBean,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录前言一、百度天气jsON1、请求参数2、返回参数3、属性映射二、GSON属性映射实战1、类对象映

C# LiteDB处理时间序列数据的高性能解决方案

《C#LiteDB处理时间序列数据的高性能解决方案》LiteDB作为.NET生态下的轻量级嵌入式NoSQL数据库,一直是时间序列处理的优选方案,本文将为大家大家简单介绍一下LiteDB处理时间序列数... 目录为什么选择LiteDB处理时间序列数据第一章:LiteDB时间序列数据模型设计1.1 核心设计原则

深入解析C++ 中std::map内存管理

《深入解析C++中std::map内存管理》文章详解C++std::map内存管理,指出clear()仅删除元素可能不释放底层内存,建议用swap()与空map交换以彻底释放,针对指针类型需手动de... 目录1️、基本清空std::map2️、使用 swap 彻底释放内存3️、map 中存储指针类型的对象

Java+AI驱动实现PDF文件数据提取与解析

《Java+AI驱动实现PDF文件数据提取与解析》本文将和大家分享一套基于AI的体检报告智能评估方案,详细介绍从PDF上传、内容提取到AI分析、数据存储的全流程自动化实现方法,感兴趣的可以了解下... 目录一、核心流程:从上传到评估的完整链路二、第一步:解析 PDF,提取体检报告内容1. 引入依赖2. 封装

MySQL中查询和展示LONGBLOB类型数据的技巧总结

《MySQL中查询和展示LONGBLOB类型数据的技巧总结》在MySQL中LONGBLOB是一种二进制大对象(BLOB)数据类型,用于存储大量的二进制数据,:本文主要介绍MySQL中查询和展示LO... 目录前言1. 查询 LONGBLOB 数据的大小2. 查询并展示 LONGBLOB 数据2.1 转换为十

使用SpringBoot+InfluxDB实现高效数据存储与查询

《使用SpringBoot+InfluxDB实现高效数据存储与查询》InfluxDB是一个开源的时间序列数据库,特别适合处理带有时间戳的监控数据、指标数据等,下面详细介绍如何在SpringBoot项目... 目录1、项目介绍2、 InfluxDB 介绍3、Spring Boot 配置 InfluxDB4、I

Java整合Protocol Buffers实现高效数据序列化实践

《Java整合ProtocolBuffers实现高效数据序列化实践》ProtocolBuffers是Google开发的一种语言中立、平台中立、可扩展的结构化数据序列化机制,类似于XML但更小、更快... 目录一、Protocol Buffers简介1.1 什么是Protocol Buffers1.2 Pro

Python实现数据可视化图表生成(适合新手入门)

《Python实现数据可视化图表生成(适合新手入门)》在数据科学和数据分析的新时代,高效、直观的数据可视化工具显得尤为重要,下面:本文主要介绍Python实现数据可视化图表生成的相关资料,文中通过... 目录前言为什么需要数据可视化准备工作基本图表绘制折线图柱状图散点图使用Seaborn创建高级图表箱线图热

MySQL数据脱敏的实现方法

《MySQL数据脱敏的实现方法》本文主要介绍了MySQL数据脱敏的实现方法,包括字符替换、加密等方法,通过工具类和数据库服务整合,确保敏感信息在查询结果中被掩码处理,感兴趣的可以了解一下... 目录一. 数据脱敏的方法二. 字符替换脱敏1. 创建数据脱敏工具类三. 整合到数据库操作1. 创建服务类进行数据库