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利用客户数据分析进行深入的市场细分和理解客户旅程。这有助于在营销活动和用户体验 (CX) 中实现超个性化,从而提高参与度、增加客户忠诚度并最大化客户生命周期价值 (CLV)。
将预测分析应用于运营数据,以实现设备的主动预测性维护和智能供应链优化。这种数据驱动的方法有助于降低运营成本、防止停机、简化工作流程并提高整体效率。
利用销售数据和客户行为模式,建立潜在客户评分和客户流失预测模型。这使销售团队能够专注于高价值潜在客户,提高销售转化率,并主动挽留有流失风险的客户,直接提高营销投资回报率。
运用大数据分析来分析市场趋势、客户反馈和使用数据,以识别市场空白并指导产品开发生命周期。同时,利用财务预测和建模进行主动风险管理和合规性,确保业务可持续增长。
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通过将全面的网络数据与内部公司数据集成,为企业提供支持,从而提供 AI 驱动的商业智能和可操作的洞察。
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