WEB、小程序、iOS 和 android 埋点 SDK,多端统一埋点接入。支持第三方数据接入 API,埋点数据统一监控,Whale Consent & Preference Manager 支持统一的隐私政策管理。
随着「专星送」、「啡快」等线上订单的数量增加,线下等待时间变长。为了优化排队到履约时间,星巴克通过摄像头,在符合隐私保护的前提下,收集线下的排队数据、线上「正在购买」的数据,以及门店茶饮制作效率。通过实时数据和历史数据建模,将一些「专星送」订单分配到履约压力较小的门店、优先线下订单的制作。同时,LBS 相关(门店相关)的优惠政策也会根据门店的实时履约压力,在 in-boundmarketing 通路上刺激线上下单(发放「专星送」优惠券等),减小门店线下排队带来的 experience lost。
阿玛尼的最大销售渠道在线下。随着线上的 campaign 越来越多(例如,针对春夏新品的抖音广告投放),阿玛尼需要通过抖音投放的数据、线下客流数据、交易数据来形成统一的数据漏斗,来形成快速的营销闭环。其中,线下流量数据作为重要的组成部分,来做销售增长是否由相应的 campaign 产生的归因分析。
POPMART 的最大销售渠道是直营门店。作为营销的重要组成部分,店内陈列成为销售的重要 driver。POPMART 通过摄像头收集门店动线、热区数据,并通过帷幄的 A/B test 工具来执行门店陈列的优化体系。
汽车销售大多发生在线下。对于 DTC 汽车销售来说,第一次进店到第二次进店的数据尤为重要。对于 NIO 来说,门店的陈列空间有限,所以通过屏幕,用游戏引擎执行的虚拟展车能够更换车体颜色、内饰、轮毂等配置,以及百米加速、天窗开关、NOMI 等展示。在客户探索配置并形成配置清单后,Fellow 引导顾客扫码并注册(并获得数据使用授权)。线下屏幕埋点数据和线上小程序埋点数据通过扫码连接,统一到 Digital System 后形成顾客画像标签,给到 marketing 和 sales 端使用。
帷幄Whale 通过人工智能 (AI),大规模物联网 (IOT) 和数据模型 (Data) 的创新,为面向未来的品牌方和零售商提供简单、快速、易复制、数据驱动的底层和应用层解决方案。
医疗数据中台是基于腾讯多年积累的大数据技术和产品能力,专门为医疗健康行业打造的一站式大数据处理平台。基于医疗数据处理产品化的思路,提供安全、可靠、低门槛的医疗大数据处理平台,满足不同医疗业务健康业务场景下的数据采集、治理、加工和应用需求。
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阿拉校园作为高校智慧校园的底层基础数据服务平台,提供校园全场景大学生行为大数据服务,系统通过“我是谁、我在哪,我在做什么”三大场景关键要素的应用构建,涵盖早操、课堂、晚自习、就寝、图书馆、活动、实习、在线阅读、在线学习等线上线下校园场景,借助云计算、移动互联网、身份识别、精准定位、大数据等相关技术,为学校学风建设、学生安全、教学改革、就业服务、行为预警、精准资助、干预分析、信用评估、学生综素测评、学生评优等提供全面真实可靠的过程数据,为高校真正实现智慧教育和人本教育提供底层技术和数据支撑。
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