奥美中国签约斯图飞腾Stratifyd,用数据讲述更有意义的品牌故事

一次实时数据链路丢数排查:从 MQTT 队列积压到 SQL 统计开销 本文通过一次实时数据链路压测,排查了从MQTT到ClickHouse的端到端数据丢失问题。核心方法是为每条消息添加序号,建立独立观察点(MQTT订阅端、Kafka消费者),结合转发服务阶段统计与线程栈分析,定位到下游处理速度不足源于Druid SQL合并统计的高开销。优化措施包括关闭SQL合并、扩容代理队列、增强生产侧失败处理,并验证15分钟内实现全链路对账一致,显著缓解积压与丢包。关键收获:数据可对账、明确各阶段“成功”定义、关注客户端队列状态。 阅读详情

2020年12月,整合创意网络奥美中国(Ogilvy China)宣布正式签约Stratifyd,奥美希望借助Stratifyd增强智能数据分析平台帮助客户高效挖掘消费者反馈数据背后的故事,发现购买动机,掌握市场潮流和竞争动态,营造更有价值的品牌传播。

自1948年大卫·奥格威创立以来,奥美始终致力于为客户的品牌,打造极具影响力及代表性的营销传播作品。时至今日,奥美作为屡获殊荣的整合创意网络, 其遍布 83 个国家的 131个办公室秉持“让品牌更有意义”的宗旨,为众多财富五百强公司及本土企业效力。通过为品牌运筹帷幄、创造体验、树立名声,奥美以六项核心专长:品牌策略、广告、消费者互动及销售、公关及影响力、数字化转型、战略合作,在每个维度里提供服务,满足品牌的需求。

服务客户的过程中,奥美发现,许多客户都面临着消费者洞察的难题。在多触点、多渠道、随时在线的新消费时代,消费者乐于在社交媒体、电商平台、智能终端等不同渠道发表自己对于所购买产品或服务的观点和看法,这些数据对于品牌方了解消费者心理、洞察市场发展趋势具有非常大的参考价值。

如何将分散在各个渠道的消费者反馈数据串联整合?如何从中提炼有价值的洞察,精准把握消费者心理?如何迎合消费者喜好,推出更能激发消费者情感的品牌故事?

这一系列问题是奥美决定与Stratifyd寻求合作的重要契机。

挖掘数据背后的故事

Stratifyd提供AI驱动的增强智能数据分析平台,帮助有数据分析需求的团队高效挖掘隐藏在多元数据背后的市场反馈和企业运营洞察,助力企业做出数据驱动的科学决策。此次签约合作,奥美将充分发挥Stratifyd在数据智能领域的技术和行业经验,帮助更多客户从第三方数据和客户自有数据中提炼出有价值的故事洞察,以此驱动精准而有影响力的市场营销。

用数据讲好故事

怎样理解“讲好故事”?

给人留下深刻印象的故事除了要求故事传递者讲求故事讲述手法,“讲好”故事,还要有引起共鸣的内容价值,讲出“好故事”。

Tips

讲好故事 x 讲好故事

“讲好”故事需要感人心扉的陈述,需要艺术色彩的渲染,需要阅人耳目的呈现,需要多元媒介的传载;同样,讲“好故事”也需要有迎合听众需求的共鸣,有精心雕琢的理论研究以及科学依据和数据的强力支撑!

所以,品牌方在向外界传播信息的同时也要思考自己是否向消费者传递了好的故事?

企业在找寻“好故事”的过程中会遇到多方面的问题,比如,怎样才能让客户觉得是个好故事?如何在有限的时间内快速捕捉到好的故事情节?

Stratifyd不仅可以帮助企业挖掘数据背后的故事,还可以帮助企业用数据讲好故事!

如果说一首动人的曲子离不开灵动的音符,那么一段美妙的故事也离不开扣人心弦的情节,而这些情节正是源自消费者的原生生活。企业应该从消费者的原声中去寻找灵感,将发现的知识点编织成动人的故事讲给消费者听,源自消费者心声的故事可以直击消费者心灵,引发情感共振,让消费者心甘情愿的为产品买单。

Stratifyd 从电商评论、社交媒体等一手、自发的消费者反馈中直接寻找体验和诉求,让故事更科学更有据可依。

另外,Stratifyd搭载自然语言处理和理解(NLP & NLU)、定向监控模型等AI底层技术,通过可交互的 BI 可视化实现抽象数据的具象表达,帮助企业从嘈杂的信息中快速梳理出有意义的规律洞察,让故事更丰满更动人!

奥美中国与Stratifyd此次强强联合将为更多有消费者洞察需求的客户带来福音。依托Stratifyd强大的技术支持和成熟的商业实践,奥美中国帮助客户精准把脉消费者购物旅程中每一个环节的体验,让客户知道消费者所思所想;同时,分析竞争对手占领消费者的心智点,找到差异化可能性,并在营销策略中找到突破口,打造更有意义的传播爆点。

成立至今,Stratifyd已签约包括欧唯特中国、联想集团、惠普、微软、礼来制药、梅赛德斯奔驰、万事达卡、花旗银行在内的众多财富500强企业,客户分布在快消、零售、金融、医药、软件、电子、制造、能源、咨询服务等多个行业,遍及美国、中国、澳大利亚、新西兰、日本、新加坡等十多个国家。

未来,Straitfyd致力于将成功的行业标杆案例复制给更多客户,让更多企业可以享受前沿AI算法带来的技术红利,实现数据驱动的高效运营和决策!

加群交流

为了方便用户及时获取Stratifyd培训信息、行业洞察白皮书/Gartner报告等干货资料,与数据同行交流经验,Stratifyd开通官方粉丝交流群!关注微信公众号并在后台回复“粉丝群”即可加入!快来互动吧~

END

关于斯图飞腾(Stratifyd Inc)

北京斯图飞腾科技有限公司(Stratifyd, Inc.)总部位于美国南部金融重镇夏洛特,是全球领先的增强智能(Augmented Intelligence)数据分析服务提供商。公司拥有强大的非结构化数据语义分析能力,致力于推进AI在企业数据分析以及商业智能领域的进步。Stratifyd增强智能平台通过整合多个数据源的结构化和非结构化数据,深入洞察消费者反馈数据背后的故事场景,在短时间内呈现出价值非凡的商业见解,助力企业提高客户体验和满意度,提升客户转化与留存,实现高质量的收入增长。Stratifyd增强智能平台已开放试用,访问官网(www.stratifyd.cn)或关注Stratifyd微信公众号,了解更多内容。

让奢侈品牌更有意义-奥美-201904.pdf 立即下载

相关推荐

上海奥美创意部笔试试题

上海奥美创意部笔试试题 1. 写一个短自传介绍自己,请分别用:   (1)诗人   (2)散文   (3)记者的角度      2. 同一个人因为不同观点,可以被人作不同的描述:   自由战士(褒)   游击队员(中性)   恐怖分子(贬) ...

斯图飞腾Stratifyd:后疫情时代消费品行业获客遇瓶颈,用户体验成破局关键

消费品行业可以说是中国市场化程度较高的行业,该行业种类繁多,居民消费频次高,但客户粘性却很低。尤其遭受疫情的打击之后,消费品市场一度陷入低潮。 贝恩公司与凯度消费者指数近日发布的《2020年中国购物者报告,系列二》显示,受新冠疫情影响,消费者购物行为发生了巨大改变,疫情下的消费者变得更加谨慎,缩减不必要的开支,且选择促销更多的线上渠道购买,市场整体销售额大幅下滑。 消费品行业用户体验洞察难点 购物渠道的多元化以及消费理念的转变导致客户粘性降低,消费品行业面临获客、留客困局,但归结下来最根本的原因还是品

Stratifyd的博客 495

comsol移动网格_comsol模拟移动的纳秒脉冲激光烧蚀材料,温度场分布,结果总不理想,求助大佬!!...

本人comsol新手一枚,希望大家多多指点研究课题:纳秒脉冲激光刻蚀材料表面想用comsol模拟刻蚀过程中的温度场分布,脉宽为300ns,重复频率100kHz,光斑移动速度为5000mm/s,光斑直径50um,激光功率10W,材料种类为:有机涂层,属性如下目前,采用的是一个移动的高斯面光源x脉冲函数,脉冲函数我用的是一个周期性方波:周期性拓展后,画出来的脉冲图,不知道为什么在0~1s的区间内只有1...

weixin_33288893的博客 4742

签约 | 阿思克码 x Stratifyd,携手构建长虹智能家电新生态

近日,四川长虹生态合作伙伴成都阿思克码与Stratifyd正式签署合作协议,双方致力于为长虹搭建一体化智能家电数据分析平台,高效洞察市场需求变化,数据赋能品牌策略提升,打造个性化、智能化的家电品牌服务体验。 关于四川长虹 四川长虹电子控股集团有限公司,创始于1958年,历经60余年的发展,从初期立业、彩电兴业,到如今的信息电子相关多元拓展,已成为集消费电子、核心器件研发与制造为一体的综合型跨国企业集团,并正向具有全球竞争力的信息家电内容与服务提供商挺进。多年来,长虹坚持以用户为中心、以市场为导向,强化技

Stratifyd的博客 427

使用 STM32F7 和 TensorFlow Lite 开发低功耗人脸识别设备

我们讨论了 STM32F7 的特点和能力,TensorFlow Lite 在 STM32F7 上的应用,以及一些降低功耗的优化技术。- 准备模型:选择合适的人脸识别模型,在 TensorFlow 中进行训练和导出,并使用 TensorFlow Lite 转换为适用于 STM32F7 的量化模型。请注意,上述代码仅展示了如何加载和运行 TensorFlow Lite 模型的方法,实际应用中需要集成人脸检测和识别模型,并根据实际需求进行相应的输入和输出处理。结合这两个工具,我们可以开发出低功耗的人脸识别设备。

weixin_66608063的博客 2586

CXL Virtual Hierarchy (VH) Enumeration理解

在 CXL 3.0 协议中,CXL Virtual Hierarchy (VH) Enumeration 是一种针对 CXL 虚拟层级(Virtual Hierarchy) 设计的设备枚举机制,它允许软件将物理连接的 CXL 设备抽象为多个逻辑层级(虚拟层级),从而实现更灵活的资源管理和拓扑扩展。与传统的 PCIe 枚举相比,CXL VH 枚举在协议特性、拓扑抽象和资源分配机制上有显著差异。本质:VH 是一个逻辑上的设备层级结构,可能与物理连接拓扑不同。

Summer的博客 1001

Flink 学习日志 03:自定义一个SourceFunction,完成对Redis中数据的读取

本文介绍了在Flink中自定义SourceFunction读取Redis数据的完整流程:通过Jedis客户端连接WSL2中的Redis服务,编写RedisSource实现循环读取所有Key-value并逐条输出,结合Thread.sleep()实现每秒一条的流式效果。关键步骤包括环境准备、添加Jedis依赖、配置IDEA运行时加载provided依赖,并注意生产环境中应避免使用阻塞的keys *,改用scan命令。最终实现动态读取、实时打印,验证了Flink与Redis的数据集成能力。

木木的学习笔记 419

手搓ZLMediaKit实现拉流推流系列3(RK3588上YOLO系列拉流、MPP解码+编码、推流全流程)

 前段时间比较忙,一直没有时间补充后续的内容。今天终于抽出空来,立马进入码字环节:手搓ZLMediaKit实现拉流推流系列在本篇也终于迎来了完结篇,在本篇文章中,你将看到以下一整套完整流程:使用ZLMediaKit拉流---MPP解码---Yolo模型进行推理---MPP编码并推流。

m0_46303486的博客 2173

Day3 - Flink 窗口与时间语义:从滚动窗口到迟到数据处理

水位线是一个特殊的时间戳,代表"小于这个时间戳的数据都已经到齐了比如水位线推进到 10:00:05,就告诉 Flink:10:00:05 之前的数据应该都到了,如果还有晚于这个时间到达但时间戳小于 10:00:05 的数据,就是"迟到数据"。窗口大小固定,窗口之间不重叠,数据只属于一个窗口。时间线: 0 10 20 30 40 50 60窗口1: [--------)窗口2: [--------)窗口3: [--------)窗口4: [--------)

YEEMOLY的博客 247

高通Camx功能feature分析之八:高通NCS服务之架构和初始化

本文介绍了高通NCS(NONCameraSensor)服务的架构与初始化流程。NCS服务通过QMI接口访问非相机传感器,为CameraEIS、AEC等算法节点提供陀螺仪、加速度计等传感器数据支持。文章详细解析了NCS服务的分层架构,包括客户端、服务端、QSEE接口实现等组件,并重点分析了初始化过程中获取传感器列表、查询能力等关键步骤。通过camxsetting.xml中的enableNCSService开关控制服务启动,初始化过程涉及QSEE单例创建、传感器能力查询等核心操作。后续文章将继续深入讲解相关技术

930

基于STM32的设计智慧超市管理系统(带收银系统+物联网环境监测)_167

本系统主要由超市环境监测部分和商品管理部分组成。环境监测部分主控芯片采用STM32F103C8T6,主要包括温湿度传感器、烟雾传感器和空调制热开关、空调制冷开关,采集的数据通过ESP8266模块+MQTT协议上传至OneNet云平台,在OneNet云平台设计手机和电脑版本可视化页面,能够在页面上查看超市的环境信息,还能在页面上手动打开空调制热开关和空调制冷开关。商品管理部分主要由RC522-RFID读卡器、上位机组成,实现商品选购、结算、顾客的VIP会员卡注册管理等功能。

6069

智能问诊的流程

本文介绍基于FastAPI构建的医疗多Agent系统MediAgent,通过症状分析、诊断推理与治疗建议等模块协同,实现从问诊到报告生成的完整工作流。系统采用前后端分离架构,结合MySQL、RabbitMQ与Docker实现工程化部署,支持异步化验结果接入。虽当前状态暂存于内存,但已具备可扩展性,未来可通过Redis持久化、消息队列联动及医疗安全机制完善,应用于慢病管理、辅助决策等场景,推动AI在医疗流程中的落地应用。

Joey 的工作空间~ 773

YOLOv5/v7/v8/v9/v10/v11/v12/13目标检测结果解析,超w字精读,IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU详细解释,精确率、召回率、AP、mAP与P-R 曲线图深度解析

YOLOv5/v7/v8/v9/v10/v11/v12/13目标检测结果解析,超w字精读,IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU详细解释,精确率、召回率、AP、mAP与P-R 曲线图深度解析

在职AI算法工程师,擅长计算机视觉,YOLO目标检测、分割等,擅长web、pyqt界面可视化,好内容持续更新中,来这里跟大家一起学习,共同进步 1412

行业研究报告采购避坑指南:从需求拆解到机构选型的实操逻辑

先说结论:买行业研究报告这件事,坑不在“哪家便宜”,而在“你拿到的数据能不能回答你的问题”。作为一个经常帮企业做采购决策的顾问,我见过太多花了几万块买回一堆PDF却用不上的案例。这篇文章把采购流程拆成五步,每一步告诉你该看什么、该避什么,尽量帮你少交学费。

2601_96585642的博客 222

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

深入浅出聊聊 Linux 的 PageCache 与系统极致性能

本文深入浅出解析了 Linux PageCache 的核心机制,揭示其如何通过“延迟写、预读读”提升系统性能。以监控告警为切入点,阐明 free -h 中 buff/cache 并非真正占用,真正可用内存由 available 决定。结合 Kafka、Elasticsearch、MySQL 等实战场景,说明中间件如何依赖 PageCache 实现极致性能。强调不可手动清理缓存,并建议合理调优脏页参数,避免卡顿。最终指出:内存满≠危机,而是系统高效运行的体现。

小小默:进无止境 481

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

代购系统改造:服务无状态化、分级隔离

代购系统因链路长、流量脉冲、写放大等特点,高可用设计需聚焦“消灭单点”。通过服务无状态化、分级隔离、数据库与消息队列容灾、监控告警与混沌工程验证,实现MTTR降至3分钟内,支付成功率超99.9%。核心经验:缓存雪崩防于过期策略,跨地域用短TTL GeoDNS,支付降级必须幂等。高可用本质是持续检验“无单点”假设的闭环体系。

2601_95706522的博客 161

lwip-2.0.3

lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。

ubuntu安装hadoop系统

本文详细介绍了基于VMware克隆虚拟机搭建三节点Hadoop分布式集群的全过程:使用同一Ubuntu镜像克隆出master、worker1、worker2三台虚拟机,依次配置主机名、固定IP(如192.168.82.10/11/12)、SSH服务及免密登录,确保节点间网络互通。随后安装Java,下载配置Hadoop并分发至各节点,最终初始化启动集群,验证其存储与计算功能,实现高效的大数据环境部署。

qq_43592674的博客 329

Elasticsearch:稠密向量字段类型

dense_vector字段用于存储稠密向量,支持k近邻搜索(kNN),默认启用索引并使用余弦相似度。可接受浮点数数组或Base64编码字符串输入,支持自动量化(如int8、int4、bbq)以降低内存占用。通过index_options配置索引类型(如hnsw、bbq_disk),并可启用过采样与重新评分提升精度。向量默认不存储于_source中以节省空间,可通过fields或_source.exclude_vectors显式返回。支持bit向量及GPU加速索引,适用于高维向量场景。

Elastic 中国社区官方博客 284

【消息队列】ACK确认了什么:消息队列可靠投递的完整链路

本文剖析消息系统中ACK机制在生产者、Broker、消费者三段链路中的作用,指出即使三段确认均正确配置,系统仍只能提供“至少一次”可靠性。原因在于重试、崩溃、重平衡等场景会导致重复投递,而“恰好一次”需依赖业务侧幂等性保障。关键结论:ACK仅保证不丢,不重复需靠唯一键、去重表或状态机等业务设计实现。

2503_94545876的博客 697

Day2 - Flink DataStream API 与转换算子:从 Source 到 Sink

实现或@Override// 发射数据@Override// 使用用自定义逻辑聚合,比 sum/min/max 更灵活。// 求每个用户的总消费金额reduce 的输入和输出类型必须相同。Flink 会把满足条件的相邻算子合并成一个 Task,在同一个线程里执行,减少线程切换和网络开销。合并条件上下游并行度相同;分区策略是 Forward;没有被用户手动断开。

YEEMOLY的博客 158

kafka指定分区消费

【代码】kafka指定分区消费。

hy_208的博客 57

数据科学与大数据技术专业有哪些比较好考的证书?

如果目前还没有明确方向,建议先完成Python与SQL基础学习,再选择一张与目标岗位最接近的证书。不要为了增加简历条目,在同一阶段同时准备多个不同技术方向。以数据分析方向为例,可以参考2025版CDA证书大纲安排基础学习:先掌握业务数据结构、数据库应用和统计分析,再进入指标体系、看板和用户分析。具备一定项目经验后,再学习二级涉及的统计检验、模型评估及数据治理。2025版教材介绍强调了思维、技术和实践的结合,适合用于组织学习;2027年的具体考试范围、报名条件和安排,则应依据届时发布的信息制定计划。

YangYang9YangYan的博客 331

如何在用户认证系统中使用 ElasticSearch 提升

本文介绍了如何在一个典型的企业级应用——用户认证与权限管理系统内引入并运用 ElasticSearch 技术来提高查找效率并降低数据库负载压力。读者可以通过了解其基础架构原理、正确配置方式以及典型应用场景从而掌握该工具的基本用法。如果你正在寻找一种更灵活高效的检索方案用于自己的项目当中,请考虑从以下几个方面入手实践: 1. 确认是否有必要引入新的全文搜索引擎;2. 设计好适用于该项目的数据模型以及索引规则;3. 持续优化你的 DSL 查询语句并监控运行状态;

wuchangjian的专栏 174

Flink SQL 窗口表值函数实战:滚动、滑动、累计与会话窗口

在 Flink SQL 中,流数据是无限的,要统计“最近一段时间”的数据,就必须把无界流切分成一个个有界窗口。Flink 1.13 之后引入了窗口表值函数(Window TVF),把窗口本身当作一张表来使用,通过TABLE(...)语法把原表转换成带窗口信息的表,再配合GROUP BY完成聚合。相比早期的语义统一:窗口是一张表,可以像普通表一样查询、过滤、关联。结果可读:窗口表会自动带上window_end三个字段,方便直接输出。性能更好:底层基于窗口聚合算子优化,支持切片共享等机制。

2401_83857914的博客 341

BI(商业智能)

区分【通用 BI】和【时序 / 地图 IoT 专用可视化】

173
上一篇: 奥美中国签约Stratifyd,用数据讲述更有意义的品牌故事
下一篇: Stratifyd荣登2020大数据产业创新服务产品榜单
斯图飞腾Stratifyd
博客等级 码龄7年 25粉丝 142原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值