数据采集

“全流量”数据采集

线上数据源覆盖了超过7亿的移动智能终端用户,它们来自于:

中国三大电信运营商

主流移动互联网数据:

新闻、社交、电商、搜索引擎

APP内的SDK植入

线下数据源通过以下场所获取数据:

机场

火车

公交和地铁

住宅楼

办公楼

综合市场

DeepENGINE™是深瞳云涂深度整合物联网和大数据技术,在店铺、渠道、活动现场等多场景下实现的深度用户行为洞察技术,部署数据位置传感器、触动传感器、人像识别系统、WI-FI流量采集与解析系统,结合深瞳云涂自有数据深度解析和可视化能力,综合分析线下线上行为数据,帮助企业了解自有用户的所在、所看、所想。

数据模型

PandaDATA®部分核心典型人群模型

用户情感识别模型

通过对用户情感分析,准确匹配用户对于某产品、新闻、事物的观点和喜好。

用户家和单位位置识别模型

通过对用户行动轨迹的持续追踪,分析并定义用户线下的“家庭”与“单位”的地理位置,为品牌潜在用户的集中区域部署销售渠道或进行营销推广,协助客户执行线下选址、户外广告监测等数据服务。

子嗣模型

通过用户基础信息、搜索、关注、电商、社交等行为信息,判断用户有无子嗣,及子嗣的年龄阶段。

朋友圈话题模型

基于用户A的传统社交及新型社交网络,通过聚类算法形成朋友圈层。

品牌商品关联度模型

评估不同产品或品牌之间关联关系,从而发现产品竞争关系或异业合作的可能性。

消费能力分析模型

•用户基础属性 •终端更换频次 •银行短信端口号 •终端品牌及机型数据 •月资费 •用户关注内容

Model++部分核心典型行业应用模型

需求动因模型

通过动态加权的问题组合,全方位触达潜客和基盘客户,及时洞悉消费者的心理活动和消费动机,运用大数据模型预测消费者购买决策的关键因素。

竞争格局模型

详细分析目标人群交叉寻购行为,360度解读市场格局,形成竞品定位,竞争威胁,竞争能力等一系列大数据关键信息。

寻购洞察模型

覆盖全国9000万消费者,每月700万活跃寻购人数和近8000万寻购点击行为,跨渠道、精细洞察消费者寻购趋势和需求倾向

媒体优化模型

跨媒体效果评估和转化效果追踪,对多渠道媒体的转化效果归因分析;基于产品周期的动态媒体组合,提出广告预算配置建议

需求预测模型

通过市场销量等宏观因素,结合消费者浏览寻购、竞品促销以及销售数据,利用大数据预测模型,提供精准颗粒度的销量预测。

线索智能模型

全面结合线上留资和线下访店的消费者行为信息,通过先进的线索打分模型和线索画像,智能形成针对性的营销话术,精准制定销售策略,大幅提升线索转化效率