华院数据亮相阿拉丁小程序大会 数据智能助力客户洞察

小程序是中国第三次互联网技术革命,近年来,小程序已经成为流量增长和品牌完善服务体系的新入口,商业形态、用户习惯等发生了巨大的变化。

12月20日,备受瞩目的第三届全球小程序生态大会在北京国家会议中心圆满结束。华院数据技术开发负责人杨小东先生应邀出席并在技术分会上发表主题演讲—《数据智能助力小程序客户洞察》。

当今,数字化转型正在成为新常态。埃森哲最新的一项调查显示,67%的企业表示其首要增长动能将来自数字技术加上商业的转变。同时,营销领域的数字化也在如火如荼的进行,只有充分重视客户的洞察与体验,才能驱动企业的全面快速增长。

演讲中,杨小东首先分享了数据钻取的难点,需要通过搭建一整套大数据平台实现数据沉淀,在此基础上实现钻取、挖掘。除此之外,多数企业获取数据较难,自身的“大”数据其实并未真正成型。

而我们通常所说的基于大数据的用户标签体系,如人口属性、全网内容偏好、全网购物偏好、上网特征等,尽管“大而全”,也会存在一些不完美,主要体现在相似性度量、显性相关挖掘、存在着大量“孤立相关组”等方面。

数据获取难、加上前面提及的“大”数据的种种不完美,用户日益增长的个性化需求与对用户的了解不充分之间的矛盾,将如何缓解?杨小东剖析,小数据才是较为合适的解决方案。

美国营销技术之父Scott Brinker在前段时间的采访中曾说,MarTech的真正魅力是不同学科与行业的交叉融合。杨小东继续解释,小数据就是这样一种技术,它具有如下特征:

计算科学和人文科学融合

机器学习、深度学习、人工智能...

心理学、经济学、社会科学...

对人进行研究

对数据产生的主体—人进行研究

找到大量行为数据之间的内在一致性

基于小数据智能算法

有效解决小数据“冷启动”问题

实现跨领域个性化推荐

接下来,杨小东进一步阐述了小数据在不变特征提取、整合特质量化、多源特征整合等方面的和技术原理和优势。

他表示,华院数据近年来持续于认知智能的创新研究,推出了Fra+分维认知引擎,用户特征库覆盖特征维度30+,量化特征4000+。以消费维度为例,可输出的标签有从众、品牌忠诚度、偏好品牌特征:有创意、外向、注重购物的情感体验等。

最后,他列举了分维认知引擎的几个应用案例,其在客户分群、发掘细分群体、助力品牌建设等方面有着独到的价值与作用。小程序拥有天然的小数据:OpenID(头像、性别、昵称等),杨小东先生预计,向精准人群提供个性化服务的时代,客户洞察已经成为企业战略的重点,而分维在助力小程序客户洞察上将大有可为。