整理和挖掘历年订单、活动数据、广告数据

• 使用人工智能对未来订单量、销售量进行预测，以达到库存量的精准控制。

• 为企业的商业年度规划提供数据支持。

对于来自不同渠道的用户反馈，对用户的意见进行统一采集，提取高频词、关键字、热点话题

• 通过对源内容的智能识别，可以总结出关键的信息和观点。
• 通过对源内容的智能解读，提取用户情绪（高兴、生气、失望等）。
• 通过关键事件和情绪的可视化更深入地了解客户。
• 通过对应季节性，事件性，节点性的客户意见和情绪分析，可以帮助企业进行目前有的产品、广告、热点进行优化。

基于现有KPI成果（活动效果、表报），建立一个BI/数据可视化平台

例如整合目前城市的销售量、产品销售量分布等

对流水线上产品的产出时间及配送时间进行预测，脱离人工手动预测，实现AI系统一键生成

• 合理规划物流安排
• 主动管理客户的预期
• 帮助客户更好的规划售卖/产品上市

搭建全域用户管理系统，打通全平台数据，包括线上（微信小程序、天猫、京东等）和线下，将用户的信息进行采集、清洗、统一，整合历史消费记录、喜好、特征、购买频率等活动记录。进行全量数据归纳，帮助你获得最精确的360度用户画像

• 多平台数据采集，帮助企业统计、归纳最完整的用户情况。
• 整合数据，分析出哪一类型的客户是主力客户。
• 帮助企业进行用户精细化管理，并有利于产品策划与推广。
• 最终将整合完成后的数据反哺到业务系统，帮助市场等业务部门做营销决策。

基于数据平台内已有的用户分析和产品分析，本公司同类型产品数据、销售额以及第三方数据。

在一个新产品上新前，用数据对新产品销售表现与库存量进行评估以及预测。

• 整合往期数据进行机器学习，预估所需库存量和产生的销售额。
• 进行用户的匹配、受众人群的分析和预测。

将所有用户信息进行整合并分类，对不同类型画像用户进行不同类型广告触达，优化转化，降低投放成本。

• 根据产品定向地域，受众属性，偏好，年龄段等用户进行定向广告投放（微信/邮件/视频网站...）。
• 帮助赢回曾经的相似/同期活动报名过的用户。
• 对兴趣较高的用户，比如对活动页面有长时间、对产品多次浏览的用户，进行再次触达。
• 进行分渠道、分时段、分地域、个性化等形式精准投放。