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        高科數聚CEO董琳:AI時代的數據變現之道
        時間:2023-03-11 14:08:00

        數據驅動業務增長,助力數字經濟高質量發展。3月10日,2023 第四屆全球新能源與智能網聯汽車創新峰會暨“智途獎”頒獎盛典順利召開。高科數聚CEO董琳受邀出席,就AI時代,數據如何變現分享了觀點。


        (相關資料圖)

        高科數聚CEO董琳

        董琳女士表示:“數據變現從去年開始談,在過去三年里,很多的企業談的最多的是建設數據中臺、CDP平臺,以及怎么優化保客系統,這是信息化的三年。隨著競爭的加劇,如何將搭建好的系統和數據轉化為有價值的數據資產,讓數據為企業變現成為近年來行業關注的焦點。”

        數據變現的首個落腳點:解救銷量

        隨著國家數字化戰略的持續落地,以及《數據安全法》、《個人信息保護法》、“數據二十條”等政策的出臺,利用數據能力,釋放潛在價值,成為企業從數字化向數智化發展的重要一步。

        “AI+大數據”成為企業從數字化向數智化發展的選擇,董琳女士認為:“沒有提前規劃應用場景的數字化平臺,都是‘浮云’。為解決企業數智化發展,高科數聚在過去6年里,利用人工智能與大數據技術,共建立了53個數據變現的應用場景,通過這些場景,我們為企業賦能,幫助企業用數據智能驅動業務增長。”

        數據變現的53條路

        會上,董琳女士展現了數據賦能的具體計劃。其中,第一年以賦能銷售增長為核心,圍繞線索評級、戰敗挽回、線下競品引流、用戶畫像、私域運營與增長等多個數據維度展開,幫助企業實現營收的快速增長。第二年、第三年則分別圍繞賦能運營增強、實現全鏈接數據驅動為核心,利用數據能力賦能企業業務高效增長。

        面對當下企業數智化過程中最重要的銷量問題,董琳女士表示,“提升銷量是企業持續發展的重點,企業首先去要了解用戶,既了解當下的保有客戶和潛在客戶,并基于數據模型和人工智能算法,提升銷售轉化,解救銷量。

        應用案例

        在實際應用案例中,利用高科數聚自研的人工智能數據算法模型,幫助“某日系品牌”新增高價值線索6萬條、新增汽車成交輛2300臺。此外,實戰應用中,幫助品牌從戰敗線索中挖掘價值線索,將線索重新挽回。用戶線索意向激活率提升1.8倍,線索成交轉化率提升20倍!

        榮獲“年度汽車大數據智能分析平臺”獎

        大會期間,高科數聚憑借領先的數據應用產品尋購全鏈路?為指標監測平臺(CASI)、集客線索智能轉化引擎平臺(CALO)及前沿的技術優勢榮獲“年度汽車大數據智能分析平臺”獎。

        智途獎:年度汽車大數據智能分析平臺

        高科數聚是一家綜合數據生態、智能算法、決策應用為一體的人工智能大數據商業解決方案公司。核心競爭力在于,圍繞消費者大數據,利用深層次的數據分析、多數據源優化、復雜決策模型及人工智能等,解決汽車、旅游、金融等垂直行業的取數難、懂數難、用數難等關鍵痛點,全面幫助企業數智化升級。

        此次,高科數聚憑借CALO、CASI兩大SaaS產品榮獲“年度汽車大數據智能分析平臺”獎,是市場對數據應用產品及解決方案的認可,也是行業對“大數據+人工智能”的新業務形態下數據智能解決方案的認可。

        數據顯示,高科數聚已為300+車企、經銷商、品牌客戶有針對性的提供了決策&交互解決方案。其中消費者尋購行為監測指數平臺CASI、線索轉化到店智能引擎CALO等大數據智能分析平臺成為促進企業創新、推動產業數智化升級的重要平臺。

        雙SaaS產品矩陣:CASI、CALO

        消費者尋購行為監測指數平臺CASI,將消費者在尋車、比車、研究、到店、試駕、促銷等一系列洞察消費者行為的重要場景和節點進行數據分析指數化,加以高級分析模型及算法,靈活組合各項行為指標,科學、客觀的反應綜合營銷效應,不再依賴單一指標評估營銷動作。

        消費者尋購行為監測指數平臺CASI

        ·幫助企業實現全渠道客戶尋購行為研究,理解市場需求和消費者行為的變化趨勢。

        ·讓品牌能夠在第一時間了解細分市場的競爭格局,快速掌握品牌競爭態勢。

        ·幫助車企對尋購引導和銷售資源的部署進行合理優化。

        ·通過將大數據與小數據的能力優勢進行有效結合,準確制定決策方案精準觸達目標客戶。

        輔助品牌在新車上市與銷售個階段做好充分準備,知客戶、知競品、知趨勢、知未來!

        線索轉化到店智能引擎(CALO),是一款有效提升經銷商到店量的智能產品。

        線索轉化到店智能引擎CALO

        綜合人、車、店三大維度,以消費者大數據為核心,結合前沿數據模型,通過對店端歷史數據進行學習,以及模型自身具有“機器學習”功能,CALO可通過秒級計算,為銷售員計算出多個精準的描述性標簽。比如客戶是價格敏感型、追逐安全型、追求動力型等等,并為該客戶的“購買意向”評級打分,讓銷售員在關鍵邀約電話的的30秒內,差異化的輸出價值信息,提高首約到店率。

        CALO圍繞DCC一線工作流程,將“數據運營”落地在經銷商實戰工作中,首呼邀約、線索跟進、線索等級判斷、戰敗線索管理和挽回、銷售趨勢預警等 高效且有保障的經銷商智能運營方案,切實的幫助店端解決線索無效、線索購買貴、線索轉化效率低等難題。為DCC提供“智慧大腦”,有效提升到店邀約。

        隨著大數據智能分析的不斷普及,未來,高科數聚將憑借著自身的技術優勢,幫助企業快速實現場景應用與數據變現,充分發揮自身在大數據產業的技術能力,助力數據要素基礎建設,為建設數字治理生態增添新動力(310328)。

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