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游戏行业 电商行业-精准营销 场景描述 电商行业需要获取多个途径的信息做关联分析,以便更好的做精准营销,提高转化率。 如:关联【页面广告点击事件数据】和【用户注册数据】,获取不同年龄段喜欢的广告类型,以便对不同年龄段用户投放更精准的广告。 业务痛点 电商行业获客难度大、成本高,转化率低。
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解决的AI规模化、产业化难题 -盘古Graph学习架构开创性将大模型分为功能区和协同区。功能区通过数据差异和模型差异训练实现大量基模型的全自动并行学习优化;协同区基于图网络实现基模型的高效协同,使得大模型的精度和泛化可以达到最优,同时还保证了大模型的快速迁移能力和可解释性 -盘古
完整的商品样式等 以往用户通过2D形式查看商品所能够获取到的信息是有限的,更多用户希望能够了解一件商品除了基本参数之外的更多信息,如完整的商品样式等 线上用户决策时间长 以往由于缺乏直观立体的商品体验,而且和商品间缺乏互动,信息不对称导致用户下单前犹豫不决,以致用户转化率和留存率较低
量不一,总部难以有效地收集和整合数据 门店数量多且分布广泛,员工入职、合同签订等材料线下传递到HR部门,效率低 多元化的奖金核算体系,人为处理难度大,且难以保证准确度 解决方案 多种线上入职管理方式,确保人事信息录入的及时性和准确性,减轻人力资源部门的工作负担 按各业务业态优化流程,满足不同业务特征的个性化需求
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数据量大、敏感数据多,找数、取数难,且有不合规风险 缺少成熟的分析模型和商业闭环的经验,数据价值难量化 解决方案 搭建数据治理平台,为车企日益增多的数据提供有效的降本增效方案 提供单车监测、价值预测、实时监测、自定义报表等多种数据分析方法 方案价值 统一数据标准、数据资产管理、数据服务管理和开发管理平台,降低数据管理复杂度
管理后台:作为Web端应用,为总部、区域中心和门店人员提供管理功能 完善的全渠道协同能力 数据平台:独立部署的数据平台,可以集成客户侧数据湖或数据平台,提供进销存各维度的经营数据 O2O触点:微信小程序应用,用于客户进行线上的浏览和下单。对接三方O2O平台实现三方平台入驻 业务
汽车产业面临车企、汽车和产业链三类数智升级变革 汽车产业面临三类数智升级变革 车企数智升级 车企面临5个新机遇和挑战:用户需求变化快、共享出行模式、营销侧2C变化、超级APP链接车主以及软件定义汽车变革。建设聚焦新业务发展的数字化平台,可更好支撑面向未来的车企数智升级 汽车数智升级
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