客雷达CTO江劲松:线下大数据是实体企业的未来资产

  • 日期:02-01
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2019年客运雷达离线数据驾驶会议于12月30日19时末在佛山南海天安中心成功召开。会上,首席技术官蒋劲松对现实企业的营销问题和未来企业私有领域流量应用的核心点进行了详细的分析和分享。

12月30日,客运雷达局2019年离线数据驱动会议在广东佛山成功召开。本次会议由广州客运雷达信息技术有限公司主办,腾讯“智能零售”项目团队指导。它汇集了来自全国各地的互联网企业家和品牌,分享未来离线大数据的技术应用和市场发展趋势。

自从离线大数据的概念出现以来,关于它的应用和市场前景已经有了很多的讨论。自2015年以来,客运雷达离线数据场的分布已经完成。经过多年的深入培育和发展,在自主开发的离线数据采集和应用技术的支持下,在全国316个城市实现了数据网络覆盖,累计用户数据超过18亿,通过对这些数据的分析和挖掘,获得了1000多个标签。

在会议上,首席技术官蒋劲松,首席技术官的联合创始人,首次分享了他自创立首席技术官以来的心理体验。他说首席技术官的成立是因为他看到了大数据在市场和企业应用中的前景:“流量是所有业务的本质”。在数据开发过程中,蒋劲松带领团队,获得了数十项国家技术专利认证,成为客运雷达离线大数据领域发展的坚实技术支撑。

蒋劲松向与会者介绍了乘客雷达的当前产品矩阵,包括商店的固定智能数据硬件;即插即用、支持充电宝充电的移动智能采集设备;智能营销云平台使企业能够执行数据,智能数据大屏幕驱动企业优化供应、产业升级等。三大部门的产品和业务构建了一个矩阵,使企业能够优化和升级商业智能,使企业能够在一个集成平台上实现其所有数据资产,推动决策和客户营销。

会上,蒋劲松分享了他对私有域流量数据库建设和运行的看法。在蒋劲松看来,随着互联网的崛起而增长的公共领域流量时代已经过去。目前,公共域流量非常昂贵,不是企业私有的。性价比非常低。事实上,股息已经消失。蒋劲松强调,企业要想实现商业智能,完成产业升级,前提是数字化和构建自己的产业运营,并重点建设离线数据库,存放数据企业的私有数据资产。

离线大数据技术的应用一直是市场关注的焦点,也有很多争论。关于企业建立私有域流量数据库,蒋劲松指出,企业存放数据资产的最重要方式是通过高科技赋予实体经济权力。企业想要建立数据库的第一件事是找到数据源,离线场景是一个非常高质量的交通资源数据库。对此,蒋劲松用了一个生动的比喻来形容:“例如,我们有一池鱼。这些鱼苗被保存在一个鱼塘里,它们被慢慢地饲养起来,彼此生下小鱼。这些养鱼学校可以持续给企业带来巨大的利润。”

蒋劲松表示,未来客户雷达将利用离线大数据渗透到新的零售领域,帮助企业利用数据实现量化管理和辅助决策。在新零售业中,用户是智能商务的核心。智能商务的最终目标是让企业更好地理解和联系消费者。作为一个真正的企业,他们必须了解他们的目标消费者群体。蒋劲松问在场的客人一个问题:“企业拥有客户后,他们了解自己的客户吗?如果你不了解你的客户,你如何推销他们?”

蒋劲松将传统的“看、写、问、切”引入客户的业务管理。他说,企业并不缺乏数据,但看了数据后,确实如此

蒋劲松说,在过去,企业通过人肉搜索和推进前期研究来进行市场调查,这既昂贵又低效。但是现在,利用数字智能工具,依靠技术来收集和分析离线数据,企业可以非常高效和快速地获得客户群的肖像信息。他说:“数据分析能做什么?可以让你了解你的顾客。该产品关注的人群性别比例是多少?经济形势如何?它是什么年龄组的?他强调,当企业使用数据时,它必须“比客户更了解自己”。

多年来,通过与腾讯广告、今日头条、ariyun等一流营销平台和数据中心的深入合作,客户雷达获得了源源不断的资源和技术支持。目前,其在线和离线大数据领域的挖掘和分析能力在全国都处于领先地位。蒋劲松还分享到,在与head traffic parties的合作过程中,客户雷达已经与腾讯、微信、今日头条、trembles等应用达成了深入合作,将这些head media渠道与客户雷达的智能营销云平台相连接,使企业能够在平台上实现从收集、分析到智能运营、精确营销的智能业务闭环。蒋劲松强调:“客户雷达的智能商业云平台成功构建了从寻找客户、描绘客户、洞察客户、接触客户到长期影响客户、到广告和效果分析的完整、全环节的智能营销闭环。“

今天,离线大数据已经开始爆发,为实体经济的发展提供了新的动力。客户雷达智能数据技术是通过数据智能为企业存储数据资产,赋予企业权力,促进企业发展。会上,蒋劲松还向与会者展示了乘客雷达的精确广告能力和大屏幕智能数据。通过智能技术,旅客雷达现在已经帮助许多企业完成了智能产业的转型升级,汇集了零售、教育、家居、汽车和餐饮等九大产业的产业数据,参与了智能警务和智能城市的建设。

未来,客户雷达将继续深入挖掘线下大数据的潜力,将智能人工智能、人工智能等技术与线下数据相结合,拓展技术应用的深度和广度,帮助更多企业打造数据资产的宝库,为现实业务中智能智能的转型提供更好的服务,推动新零售智能产业的进一步发展和升级。

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