赛诺贝斯数据治理场景解决方案
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企业数据治理的痛点1、信息收集杂乱
收集企业信息或填写系统时，由于输入习惯，认知差异等原因，信息杂乱，不易识别。
2、准确性难保证
企业重点信息，如行业，地域，规模等，很难保证收集数据的准确性。
3、线索不易识别
企业和联系人信息零散保存，不易进行关联和统一的识别。
4、赋能业务效率低
营销团队传递出的线索，无法实现快速高效的赋能业务团队进行转化。
5、数据管理成本高
企业如要实施数据治理，需要持续花费较高的资金成本，和专业的人力成本来完成。
MIP - 企业数据治理工作台
企业数据治理的价值
提升数据质量 - 企业标准名称清洗
提升数据质量 - 企业标准名称清洗
提升数据质量 - 历史企业名称清洗
针对历史数据，可进行人工清洗，录入企业名称，系统优先匹配企业数据库中已有的企业信息；
如无匹配信息，可以通过调用三方接口进行清洗；
低成本高效率清洗企业名称数据。
完善线索信息 - 工商信息补全通过三方数据，可补全注册资金、人员规模、存续状态、法人等企业工商信息；
信息补全后的企业数据；
一方面可同步CRM，供销售全面了解线索画像，更有针对性的跟进；
另一方面，可为线索评级提供完备的企业属性画像，数据模型更精确，有助于筛选出高价值线索。
管理全局数据 - 企业联系人关联
经过企业名称数据清洗，
同一家企业的联系人数据可进行相应的关联，
是客户画像更加立体，对企业的组织架构也可以有更进一步的了解。
同一家企业的联系人数据可进行相应的关联，
是客户画像更加立体，对企业的组织架构也可以有更进一步的了解。
管理全局数据 - 企业信息整合数据合并
合并处理系统中同一家企业的多条数据信息，形成标准化规范。
行为洞察
抓取统计企业联系人的活跃度和行为偏好，指导营销方向。
合并处理系统中同一家企业的多条数据信息，形成标准化规范。
行为洞察
抓取统计企业联系人的活跃度和行为偏好，指导营销方向。
意向分析
通过对企业新增趋势、行业分布、等级分布以及活跃趋势的分析，筛选高意向企业线索。
目标客户洞察 - 企业数据深度清洗规则化清洗：通过别名匹配、网址、组织机构代码等信息，识别企业的相似度，将相似的企业归类，可以进行数据合并清洗处理；
字段智能清洗：系统扫描所有数据的字段值，列出非法字段值，将非法字段值映射到合法字段值，进行智能清洗。
目标客户洞察 - 企业360画像匹配企业股权结构，对外投资详情等更多维度信息，形成企业360画像。
目标客户洞察 - 企业360画像全景图
企业数据治理应用场景
公司实力 | 赛诺贝斯 -- 中国领先的数字营销技术与服务专家赛诺贝斯是中国领先的数字营销技术与服务专家，为科技、制造、汽车、互联网、金融、消费零售等行业提供营销数字化体系建设的策略咨询、产品技术、运营服务帮助客户达成获客、培育、转化、增长的数字化管理，成功实现企业营销数字化转型和升级。凭借十余年深耕营销领域的最住实践，成为华为、戴尔、京东、葵花药业长城汽车、波司登、宜家、美素佳儿、银联、百威等逾干家知名企业长期可靠的合作伙伴。
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