易观与用友推出云融合产品“智能用户运营”，掀开数字营销技术新篇章

今年突如其来的疫情影响下，企业全球数字化转型的步伐加速。据IDC预测，2021年全球会有5.5万亿美元投资在数字化转型。企业数字化转型正成为许多中国企业的核心战略，据《2019年数据及存储发展研究报告》显示，2019年中国数字化转型IT支出首次超过非数字化转型IT支出，占比达到51%。

但在实践的过程中，一些传统行业由于数字信息化低、相关行业积累少，给企业和开发者带来一定的挑战。如何用数字化的方式来帮助企业打通线上线下数据，寻找更好的数字化营销方式，扩大经营范围？

6月24日，大数据公司易观和企业与公共组织软件及云服务提供商用友签署云融合产品合作协议，基于用友SaaS加速器计划四大合作模式之一——云融合模式，联合推出云融合产品“智能用户运营”，提供智能分析和智能用户运营解决方案，帮助企业建立以用户为中心的数字化门店，带动业务增长。

01 后疫情时代下，如何帮助企业运营互联网化？

用友网络副总裁傅毅表示，疫情间和疫情后，企业数字化转型的需求尤为迫切，并希望通过智能化的数据运营等方式，驱动精益增长。

在企业做数字化升级时，先要建立和用户的数字化触点，电商等可以升级标准化的会员管理功能。企业实现数据驱动的能力，就涉及从前端的用户行为数据采集到后端的业务数据整合，以及基于此来做分析、运营的全流程，所以此次和易观建立这个联合解决方案，能让数字化升级的企业进一步地实现从纯线下的方式升级到线上经营，以及将线上线下业务相结合。

傅毅表示，企业的互联网化包含四个阶段：第一个阶段是营销互联网化，第二个阶段是渠道互联网化，第三个阶段是产品互联网化，第四个阶段是运营互联网化。
如今大部分的零售企业完成前两个阶段，例如通过电商平台来销售，把互联网当做一个渠道。而目前正在建设第三个和第四个阶段，我们现推出的“智能用户运营”帮助企业快速成为完成第三阶段和第四阶段。

02 数字智能技术助力企业数字化转型

据德勤推出《全球人工智能发展白皮书》报告显示，当前人工智能技术已步入全方位商业化阶段，并在各个行业引发深刻变革 。

变革包含三个层次：第一层是企业变革，当人工智能技术参与企业管理流程与生产流程，企业数字化趋势日益明显，部分企业已实现了较为成熟的智慧化应用；第二层是行业变革，人工智能技术带来的变革造成传统产业链上下游关系的根本性改变；第三层是人力变革，人工智能等新技术的应用将提升信息利用效率，减少企业员工数量。

所谓“无AI不技术”，在云融合产品“智能用户运营”里，关键模块功能均使用到前沿AI技术。

据易观CPO朱江介绍，“智能用户运营”里包含很多数据的分析，如在分析模块里，设置智能指标的预警，根据数据的波动来去警告或者提示企业指标发生异常，涉及到的因素是什么？在用户触达上，智能路由算法来解决根据用户的触的偏好，通过算法来选择用户触达的通道，从而提升效率。

在用户细分上，运用智能分群的模型，如二维交叉分析模型等。在应用过程中最难的地方是说对于操作人员来说，分群的切割点，指标的切割点在什么地方是最合理的。通过算法，会自动按照客户分群的数量来做用户分群的切割指标推荐，类似于这样的功能在这解决方案里还有很多。

但朱江表示在上述的AI应用场景里，最基础的是先有海量数据，然后有多场景，才能用人工智能的方法来去帮助企业去迭代。

成立31年的用友正是拥有海量的数据和用户场景经验。用友的新零售产品U会员能够对接线下门店，帮助企业建立数字化触点（包括微商城、小程序、APP等），全渠道融合会员信息，实现线下线上会员交易过程的数字化整合，打造数字化门店。

专注大数据与人工智能技术的易观，其领先的易观方舟的智能分析产品支持APP、网站、小程序等全端用户行为明细数据的采集，12大分析模型覆盖用户获取、留存、转化、流失全生命周期，支持自定义多维度交叉实时查询、秒级响应。帮助企业实时掌握用户动态，多维度全方位实现智能用户运营。

此次易观与用友联合发布的云融合产品“智能用户运营”，与用友U会员形成一体化解决方案，结合双方数据、分析能力两者之长，助力企业打通线上线下数据、完善用户画像、覆盖用户运营全场景，做到精准营销。

为什么这么说？此联合解决方案的背后到底有哪些黑科技？我们先睹为快：

1、全端数据采集，跨端实时分析，了解用户行为。
在微商城、小程序等多端集成数据采集SDK，实时采集用户在微商城、PC商城、小程序上的用户行为，为将非会员用户引导转化为注册会员提供数据基础。

2、自定义多维度的用户行为分析，覆盖智能用户运营全场景。
联合一体化解决方案基于12大分析模型，通过用户行为数据，分析拉新、留存、转化效果，还可自定义用户行为分析，让你了解用户行为，为产品迭代、用户运营、渠道分析等提供数据支撑。

3、整合数据，打通线上线下会员数据，驱动智能用户管理。
根据用户访问微商城、PC、小程序的频次、时长、关键位置等行为数据，补充用户标签，完善用户画像，对用户进行精细化分层、分群。从而将线上线下会员数据整合打通，真正实现数字化整合。

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