核心操作流程
更新时间:2025-04-11
基本概念
| 概念 | 释义 |
|---|---|
| 客群分析 | 构建多维用户画像,指导精益化分群策略;提供精益化用户分群能力,制定针对性营销策略组合。 |
| 标签管理 | 标签是数据分析的中间结果,在营销中发挥着至关重要的作用,连接上下游各方系统,能够帮助企业更精准地理解客户需求,实现个性化营销,从而提高客户满意度、忠诚度和转化率。 |
| 数据集 | 数据集就是一张数据表,在本产品中数据集是数据仓库中数据明细层的数据表,是原始数据记录的载体,记录的是原子粒度数据的数据,同时也是创建标签、分群、洞察的基础。 |
| 事实表 | 事实数据表,是数据仓库中的核心表,用于存储大量的业务数据,如行为表、订单表、交易表,这些数据是可以被汇总和记录的。事实表通常包含大量的行,并且体积远大于其他表。 |
| 维度表 | 维度表是与事实表相对应的表,用于存储与数据中心的各个业务领域相关的维度信息,如用户表、商品表,日期表等,维度表保存了维度的属性值,可以与事实表做关联。 |
| 记忆抽取 | 通过分析对话数据自动提取并记录用户的个人信息、喜好(例如用户希望智能体如何称呼自己)和用户记忆点信息(某个日期发生的某些关键事件) |
| 数据增强 | 通过分析对话数据或者其他数据预测用户基础信息,如根据外呼对话音色或者多花内容预测用户性别和年龄段。 |
数据集管理
数据集承载原始记录,记录原子级数据,为标签创建、分群及洞察提供基础数据,开发者需要在使用前创建数据集,并按照数据类型接入数据,否则洞察服务将无法运作。

数据加工
通过记忆抽取技术提取用户基础属性与行为偏好,结合数据增强算法预测用户画像,实现数据价值的深度挖掘与最大化利用。

标签管理
标签是数据分析的中间结果,连接上下游各方系统,通过设定不同的标签值、标签取值逻辑、更新方式等规则创建并管理标签,精准理解客户需求,实现个性化营销。

客群分析
客群分析通过设置客群标签更新取值逻辑、更新方式、客群圈选条件等规则,深入了解客户属性、需求及行为特征,挖掘潜在客户,制定针对性营销策略组合。

客户档案
客户档案通过整合用户基础属性、行为偏好等多维度数据,构建的动态用户画像系统,精准描绘用户特征,预测行为趋势。

