从用户洞察到数据应用 诸葛io让“增长”深入场景

随着互联网时代多元化商业模式和细分市场的快速发展,众多行业面临着高昂获客成本和高流失率的双重挑战,如何精准定位获客渠道?如何精细化运营,挖掘更大的用户价值?如何洞察客户流失的真实原因?如何减少用户流失?如何通过数据洞察实现业务增长?诸葛io的答案是深入到具体场景中解决问题。

2017年6月6日,主题为“洞悉用户 驾驭增长”的诸葛io场景化解决方案发布会在北京悠唐皇冠假日酒店成功举办,诸葛io发布围绕营销领域广告监测、获取分析、智能触达三大场景化解决方案,及八大行业解决方案,助力企业业务腾飞。诸葛io创始人&CEO孔淼、诸葛io产品VP于晓松、诸葛io执行总裁赵子琪出席此次发布;合作伙伴亚马逊AWS中国技术伙伴业务部部门主管杜士峰、青云QingCloud CEO黄允松,及行业客户代表启信宝董事长陈晏堂、食行生鲜创始人兼CEO张洪良为与会嘉宾带来精彩分享;同时,由钛媒体联合创始人万宁主持,多位零售行业专家参与的“新零售,新营销”主题圆桌将发布会推向高潮。

诸葛io创始人&CEO孔淼

3大场景解决方案 从曝光到收入的营销场景覆盖

数据分析如同让企业长了一双“慧眼”,而仅是洞悉用户是远远不够的,更重要的是实现改善和增长。诸葛io深入广告监测、获取分析、智能触达三大场景,从流量源头到用户获取分析,再到有针对性的精准触达实现核心转化,一站式的帮助企业客户从数据洞察中获益。

- 广告监测解决方案:不同于传统广告监测产品,诸葛io广告监测解决方案,打通曝光点击到付费转化,从用户全生命周期的角度衡量广告投放,打通用户广告行为与应用行为;准确的流量与用户LTV,实现真正的广告效果衡量分析;分钟级实时监测,支持企业对广告投放的快速决策与优化;同时,支持数据开放访问,便于企业对数据进行二次和深度利用。

- 获取分析解决方案:关注用户获取过程中从何(渠道)而来,因何(内容创意)而来,还原用户获取的情景,找到高质量用户的关注点,优化获客成本。企业可根据自身业务设定转化目标,渠道效果一键衡量,降低分析门槛,全面支持UTM标准化渠道定义。同时,诸葛io通过技术合并Deepshare公司,基于Deferred Deeplinking技术还原用户跳转到AppStore下载应用前后的始末。

- 智能触达解决方案:数据发现的本质是更快速有效的应用改善。诸葛io此前提供了全新的API2.0接口,帮助企业实现数据联通和平台间数据对接。诸葛io智能触达解决方案在此基础上,实现自动化运营解决方案,一站式的精准触达目标用户:通过可视化的方式,创建运营活动,门槛低、效率高;支持新客关怀、转化促进、复购提醒、流失召回等常见场景的运营自动化;结合用户、时机的个性化内容触达;自动、实时的效果衡量,帮助运营人员实现快速有效的决策优化,开启从用户洞察到数据应用的新篇章,让业务增长可预测、可衡量。

8大行业解决方案连弩齐发 业务增长轻巧从容

上线2年多以来,诸葛io在服务数以万计的行业客户中,不断积累并梳理不同行业中各种细分场景的共性和特性,为每个行业和角色注入数据驱动基因。今天,诸葛io将行业经验集成为行业解决方案,发布科技金融、新零售、在线教育、内容&社区、工具类、O2O、汽车、SaaS八大行业解决方案,助力企业快速建立贴合业务增长的指标体系,从而快速从数据中获益。

启信宝董事长/合合信息联合创始人&VP 陈晏堂在分享中表示:“在移动互联时代,很多企业都面临一个问题——如何通过大数据快速获得有价值的信息?启信宝也在不断摸索解决方案,而基于诸葛io的分析能力,启信宝调整页面功能权重,在减少用户查询耗时,提高了用户查询的效率的同时,实现一次改版,整体订单转化率提升10倍。”

作为新零售行业的表率,食行生鲜创始人兼CEO 张洪良分享了零售行业生鲜品类的现状和分析要点,张洪良表示:“电商渠道在生鲜销售中占比仅2%,市场仍处于上升期,食行生鲜基于诸葛io,在流量、会员、销售、营销、后勤5个维度通过数据分析驱动运营和决策。”

数据是新零售的基础 行动是新营销的核心

在“新零售,新营销”的圆桌论坛上,钛媒体联合创始人万宁分享称,新零售不仅是线上零售,也不同于O2O,而是零售端口数字化,从以货品为核心,转变为以用户为核心,其中,数据是新零售的基础。需要企业与技术厂商共同探索新商业创新,共同打磨新商业模式,挖掘更多用户价值。

因此,新零售下的营销关键是对消费者可识别、可洞察、可触达、可服务,这与诸葛io从洞察数据到应用数据的场景化解决方案不谋而合。诸葛io将通过细分场景、细分行业的专业服务,依托强大的用户洞察能力,助力企业轻巧从容的实现业务增长,从data到insight最后到action。

数据驱动不仅是技术手段,更是实现业务增长的得力助手。诸葛io创始人&CEO孔淼表示,“诸葛的理念就是希望让业务的人更懂数据,让数据更好的服务于业务,为客户带来更多的商业价值回报。”

本文作者:佚名

来源:51CTO

时间: 2024-12-02 07:15:54

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