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房产
某茶饮店铺因故搬迁,为了保证搬迁后的客流量,通过考虑多方因素,根据用户画像、区域热度指数、区域交通便利度等维度构建模型体系进行分析,最终确定店铺选址。开业当天客户量明显高于该其他分店客流量的30%,当月营业额提升了20%。
装修
某装修公司通过用户人群特征标签化数据进行分析,为用户提供符合其特征的精准化设计需求方案,当月客户量同比增长20%。
汽车
根据某4S店用户信息,结合其互联网行为数据,构建符合特征的用户画像,并为业务员营销提供参考依据,签单速度和销量均呈现显著提高。
母婴
某奶粉制造商通过对目标消费者进行基本用户画像,并对该年龄段人群的互联网行为偏好进一步分析,筛选出相应性别和年龄的受众进行精准广告投放,实现该季度销量的大幅提升。
金融
基于某银行内部数据,结合互联网行为偏好数据和标签体系,构建全行完整的用户标签体系,标签数量达到数百个3级标签、上千个4级标签。并帮助该行找到精准的理财、贷款等需求的用户,实现营业收入明显提升。
保险
某保险公司湖北分公司通过运用大数据建模分析,对公司历史的结构化和非结构化的客户与信息数据进行处理,根据数据计算找寻规律并进行预测,构建信用评分体系,大大降低了公司的核保风险。
移民
某移民中介机构通过将存量客户的多方面数据进行匹配,构建符合此类人群的行为特征体系进行分析,并针对有相似特征的用户群进行精准营销,达到潜在客户转化为真正客群的目的。前两个月推广期内,新客户量增加了30%。
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