京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
晶赞DMP:为汽车行业提供大数据解决方案
近年来,中国一跃成为全球最大的汽车市场,面对着不断变化的消费群体和消费习惯,传统的汽车销售行业也遇到了新的挑战。2015车展观展正酣,没有了车模模糊焦点,汽车行业对自身产品的发展的思考,以及对大数据解决方案的关注来到了大家面前。
晶赞DMP助企业打通第一方数据库 提升客户体验
在经过了发现大数据,存储和处理大数据的1.0时代之后,大数据应用已经进入价值变现的2.0时代,数据营销技术日趋精细,专业服务日益多样。传统汽车行业对数据的搜集和使用越来越看重,移动互联网、社交化时代的到来,汽车大数据来源越来越多样化,车企、经销商、互联网及消费者等多渠道的数据收集方式日趋完善。
车企大数据包括客户信息、交易信息、车辆信息、生产信息、采购信息、维修信息、投诉信息等。对于相对传统的汽车行业来说,来自于搜索引擎、网站访客、社交、销售、账户、call center、门店、活动宣传的数据,大多是割裂的,无法在企业内部通观这些数据,企业既无法将来自网站和社交渠道的访客比对,也无法将销售和宣传的数据进行分析,造成极大的数据浪费。
晶赞DMP可以为建立企业级DMP,将企业的第一方数据库打通,让企业可以更加精确的系统管理自己的第一方数据。通过多方位的客户画像,可以精确的知道客户是否已购车、购车时间、保养时间、购车年限、换车计划等信息,在做电话咨询等销售和回访时,大大提升成功率,也提升客户体验。
除了第一方数据来源之外,晶赞DMP有着丰富的第三方数据来源,依托于中国企业大数据联盟供应数据以及受众数据交换平台的数据,构成了晶赞DMP强大的数据源,日数据供应量超过10亿,覆盖中国95%的人群。
丰富的数据来源,可以将企业的客户群体进行属性化拓展,找出相似人群,进行更加精准的投放。并可以对客户粘度进行评估,根据全面画像,分析客户是否有购车需求、车型偏好、预算区间等,并根据位置信息引导入店体验,最大化提升转化。
全面画像了解客户所处的状态,通过对于目标人群的不同需求和粘性判断,在投放时进行实时调整,进行不同力度的投放和强化,可以最大程度的节省投放开支。
晶赞DMP提供系统的多方数据整合,通过数据处理和学习的分析进行人群管理,进而进入大数据应用进行投放支持。完整的数据解决方案可以帮助汽车企业进行更好的数据管理和应用,极大提高市场效率。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26