大數據決策力智慧城市建設之助力智能產業用戶標籤構建及管理

【導語】採用大數據獲取、挖掘、處理、分析、評估和決策技術針對企業的典型業務需求和產品價值追求，基於深刻的領域和行業理解和獨特的方法論，通過智能化演算法和服務為用戶提供用戶內在、產品和品牌需求，設備維護的場景化智能大數據解決方案，幫助用戶優化和提升生茶、銷售、運營、營銷等問題和信息化決策水平。

一、總體解決方案

面向人的使用需要解決的痛點，基於UTT模型（User、Time、Tag）通過對大數據全息建模技術、用戶標籤管理系統、大數據洞察系統】個性化推薦系統等智能產品，為企業提供用戶所需的運營和營銷效能。

1.智能運營和營銷

用戶生命周期識別、用戶畫像——用戶價值提升、智能用戶分群——智能洞察與擴散、自動化營銷和智能推薦。

2.產品、品牌

產品化與品牌管理——市場洞察、產品洞察——口碑洞察、智能定價——智能傳播、銷量預測。

3.設備：

故障預測與健康度管理——健康檢測和故障預警、故障診斷與定位——預測性維護建議、運維管理決策實現。

二、用戶標籤管理

基於UTT模型與先進的用戶特徵挖掘技術，針對各行業情況，提供全面的用戶多方數據標籤管理、人群分類及管理、全方位用戶畫像查詢、數據輸入輸出管理，提升企業大數據管理的全方位基礎支撐能力，無縫支撐各類數據應用。

1.使用要求

可支持API服務、資料庫推送、文件導出、手工下載、營銷渠道對接等多種數據輸出方式，充分滿足各類場景的數據需求。

2.標籤模型需求

應適應基本商業模型和機器學習演算法的標籤模型，支持複雜數據源、海量數據的處理和挖掘，具有業務實踐驗證回歸能力。

3.智能的分析應用

含有智能分群、自動特徵識別、智能人群擴展等多種分析應用模型和演算法，可適用於決策、運營和營銷等多種場景，可快速對接企業應用。

4.科學的標籤建設和管理方法

可基於人工智慧的知識表示理論，自主學習業務知識，讓用戶不僅使用標籤，更能全面管理標籤，在各行業豐富的實踐中，形成科學實用的行業標籤體系。

三、大數據決策力用戶標籤的應用場景

1.金融行業

融合企業內外多渠道數據，可用大數據貫通現有傳統業務模型及創建新模型對用戶數據進行細緻的梳理，生成標籤和各種細分用戶群，進而形成大數據資產。

2.快消零售行業

對快消零售企業手機用戶在APP上的原始數據、行為數據進行分析，併產出用戶標籤，結合建模方案，對用戶進行人群劃分以及標籤對用，包括付費標籤、活動標籤、偏好標籤、價值標籤等多個分類，在此基礎上為用戶提供個性化推薦和營銷活動。

3.智能製造行業

圍繞企業只能戰略，採集智能終端數據，整合現有業務數據和線上用戶行為等多數據源，為企業搭建自己的用戶標籤數據體系，分析用戶偏好和消費能力，提供產品改進建議、數據洞察、精準營銷、決策支持等服務。

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