• 智能用户增长神器QuickAudience开启公共云公测,助力企业业务增长


    摘要:日前,由阿里数据打造的智能用户增长QuickAudience,重磅上线阿里云-公共云,开启公测!该产品旨在围绕着品牌消费资产,通过丰富的用户洞察模型和便捷的策略配置,完成消费者多维洞察分析和多渠道触达,助力企业实现用户增长。

    智能用户增长神器Quick Audience开启公共云公测

    阿里云数据中台产品矩阵日前又添新成员,智能用户增长Quick Audience(以下简称Quick Audience)已经登陆公共云公测。
    在此之前,阿里云数据中台通过旗下产品矩阵的Dataphin和QuickBI,已助力多家大型客户高效自动化构建企业数据中台,提供用户高效智能的数据分析服务,帮助用户更好地通过数据服务体系让数据智能驱动业务。
    而此次全新公测的Quick Audience产品,则将致力于挖掘企业更多消费增长共建,围绕着品牌消费资产,通过丰富的用户洞察模型和便捷的策略配置,完成消费者多维洞察分析和多渠道触达,助力企业实现用户增长。
    据了解,目前公测版中的Quick Audience共包含以下几大功能模块:数据源及数据集配置、洞察分析(透视分析、AIPL及其流转分析、RFM分析、受众分析)、受众圈选、受众管理。可帮助企业实现快速人群圈选以及多渠道触达,由其可将企业一方消费者人群推送至品牌数据银行侧,连同用户线上线下数据,全面提能提效消费者运营。

    Quick Audience应用场景

    现阶段,Quick Audience适用于新零售客户群体。其提供以下3大场景服务:

    (1) 大促营销场景

    在大促前期,通过Quick Audience对已购用户进行分层分析和洞察,从而了解已购客户的TA特征,根据TA圈选相关人群包,搭配不同的素材,推送到渠道侧放大投放;同时针对潜在客户,进行圈选后可推送到不同渠道进行retargeting,从而完成大促前人群蓄水和购买转化

    (2) 日常营销场景

    在日常的营销场景下,通过Quick Audience用户洞察内置的RFM,AIPL等通用模型的洞察分析,帮助企业更好的做用户分层和管理,同时筛选出的受众与大盘人群相比,在属性、行为特征、偏好上分别有哪些特征帮助企业更好做到不同用户分层的多样化的触达策略。

    (3) 全域营销场景

    通过Quick Audience和数据银行能力深度打通,分别在阿里云及生态内为客户提供服务,实现品牌线下和线上消费者统一的洞察分析,交叉圈选,并在生态内投放触达,全面提能提效品牌全域消费者运营。

    Quick Audience核心功能

    (1)数据源接入:提供多数据源、多数据集的接入能力,完成数据源导入及管理,支持接入ADS、HybridDB数据库。
    (2)数据集创建:提供各类数据集如消费数据集、AIPL数据集、RFM数据集的模型配置能力,针对AIPL和RFM数据集可自主配置得分规则和阈值。
    (3)洞察分析:提供多维洞察分析,包括透视分析、RFM分析、AIPL分析及流转分析等能力。
    (4)自定义管理:支持快速自定义圈选目标,提供受众分析、编辑、下载、更新、推送等多种管理功能。
    (5)全域营销:帮助品牌建立全域消费数据资产,全面提能、提效品牌全域运营。

    Quick Audience核心优势

    高效模型创建:通过快速的模型配置,完成用于洞察分析的用户模型;
    多维用户洞察: 通过用户模型和360度的标签完成多维度的用户洞察分析;
    便捷策略制定:多维度的圈人策略和便捷的计划制定可快速完成人群策略;
    多端渠道触达:多投放渠道集成,可一键完成全域营销闭环;

    更多关于用户增长的话题,欢迎参与数据中台官网讨论:https://dp.alibaba.com/exchange/quota?spm=a215hz.13439232.0.0.79ac7dc2lqTzlS&articleId=77

    本文作者:伴弋

    原文链接

    本文为阿里云内容,未经允许不得转载。

  • 相关阅读:
    rust 宏
    umi 调试
    rust 编译器工作流
    rust 神奇的特质
    rust 生命周期2
    rust 函数-生命周期
    rust 九九乘法表
    rust 代码生成选项
    rust 编码模式
    恢复到版本并销毁之后的git提交记录
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zhaowei121/p/12176250.html
Copyright © 2020-2023  润新知