大数据深入应用 标签管理系统让精准化个性化营销成为可能

百分点推出用户标签管理系统,通过整合多渠道用户数据,建立用户画像,实现业务的精准化和个性化。该系统以UTT模型为核心,提供数据整合、标签生命周期管理等功能,帮助企业构建数据驱动的运营体系,适用于零售、电信、金融等多个行业。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

大数据的概念最近两年越来越多的被用户所接受,企业用户开始通过各种技术来收集和整理自己生产过程与外界合作伙伴以及消费者的各种数据,但是如何有效应用这些数据,通过不同的模型在不同的行业中让它真正发挥作用,为企业的业务服务,这是一个非常技术的问题。最近,在北京一次大数据的产品发布会上,来自一线的专家谈了他们的思路和产品实践。
百分点董事长苏萌表示:过去我们的信息化过程是把我们的业务变成数字的过程,可以称为业务数字化,我们通过IT技术积累沉淀了大量的数据。而今天从IT到DT时代,我们需要将这些数据再业务化,要把数据原来所代表的业务含义还原。这些数据很多都是非结构化的数据,要通过技术手段把它们真正代表的用户特征和业务逻辑还原回来。而最核心的方法,就是为用户建立标签,通过加工和管理这些标签,形成一个完整的用户画像,从这里面生成消费者的消费偏好,从而为企业的业务提供更加精准的服务。
百分点用户标签管理系统是一款生产用户标签,并管理标签生命周期的大数据工具,主要面向生产制造、金融、电信、零售和快消等行业,帮助相关企业通过用户标签管理来提升业务精准度。它可以帮助企业实现数据资产的沉淀,打造数据驱动业务的能力,精准预测和构建用户特征,搭建以用户为中心的大数据运营体系。具体说到这款产品的特色,百分点公司提出了一个UTT模型,通过用户、标签、时间三个维度建立起来一个立体的用户画像的空间,把标签管理起来。标签虽然可以反映用户的特征,但是标签产生的时间却是一个很重要的因素。另外还要为标签建立一个强弱等级体系,这个体系决定了用户是什么样的消费者。
谈到公司在大数据方面的投入,苏萌介绍说:“2009年,当大数据这词还没出现的时候,我们已经在这个行业为用户提供服务了,我们是真正从用户的

前言: 这是本人开发的个人知识管理软件,特别适合需要阅读大量pdf\word\mht\txt等格式文献的科研人员,有效提高个人知识管理能力,减轻记忆压力。因为这几年来都没有时间开发和维护,所以现在开源,希望有人能发扬光大。由于时间关系,没有很好整理文档,而且不是最新版,需要的请联系。本人曾参与Sourceforge的latex2rtf项目,在知识管理方面具有独创见解,希望大家能共同探讨,促进我国科研人员的个人知识管理水平。 本软件综合了Tag2Find、Leapfrog Tag等Tag管理软件的优点,同时克服了这类软件速度奇慢的缺点,具有Everything一样的即时搜索性能。所以叫Tagging-Taggie。 大致工作流程: ------------------------------------------------------------ 1. 启动Tagging软件,此时后台会运行一些针对常用阅读软件开发的AutoHotkey脚本(可以自定义); 2. 在你熟悉的阅读软件中(例如Acrobat Adobe、Pdf Xchange Viewer, Office Word等里面)按下快捷键 Ctrl+`,将弹出一个迷你窗口(叫Taggie),可以输入各类标签(也可以从常用词中选择,如文章类型,重要性),同时显示以前的关键词,所有标签和当前页码等信息会自动保存到数据库中。 如果按下快捷键 Alt+`,则不弹出任何窗口,但是数据库中将记录此文件的标题,当前选中的文字前20个字等信息,这样方便地保存了您的访问记录,而且不受软件的限制。 3. 打开Tagging主界面(类似Everything),可以一边打字输入一边获得检索结果,同时有最近浏览记录、访问最多记录、最常用Tag等信息。 注:上述快捷键可以自定义,例如设置为F1是最轻松的。 背景知识: ----------------------------------------------------------- 一般来说,我们阅读科技文献时,希望随时快速记下带有自己思维方式的Tag,比如这篇文章是欧洲某国的,这一页很重要,这篇文章很重要,这篇文章是90年代的,这篇文章是某公司或某大学的,这是会议文章/期刊文章/技术报告/国际标准等等。但是如果采用重命名文件的方法(适用于Tag较短的情况),就会疲于应付。 如果你是研究生或者科研工作者,那么自然需要阅读大量的文献,采用其它知识管理软件都需要大量的鼠标和键盘动作,同样会疲于应付。 换句话说,采用文件夹管理只是实现了文件的树状分类,但是一篇文献在每个人脑海里面还有特殊的标签,只有采用标签和树状分类才能保证我们的每一篇文献都能快速找到。 采用本软件,你就可以从各种蛛丝马迹中找到你曾经阅读过的文献。 工作机理 ------------------------------------------------------- 1. Taggie会自动获得当前文件的特定属性,例如文件创建日期、pdf的页数、已有关键词等,并根据这些信息为该文件创建一个UUID.lnk,如果开启了Distributed Link Tracking Client服务,在本地计算机你可以随意重命名或者移动该文件,以后用Tagging搜索Tag时都可以找到该文件。 2. 当前版本用到的数据库其实就是类似csv或者xls的文本文件,你也可以通过OneNote接口把数据保存到One文件里面去,这样可以在OneNote里面补充注释,管理起来更加富有层次。 细节和讨论: ---------------------------------------------------------- 1. 多个标签数据库的同步和合并; 可以为不同电脑指定一个特定的数据库名字,在Tagging里面可以勾选要搜索的数据库,一般不用考虑数据同步。但是最好能随时把个人的数据库上传到快盘之类的地方,或者用Groove同步,实现团队成员的知识管理。 2. 采用Symbolic link的方式与采用快捷方式的对比。 还没有测试。 3. 。。。。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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