业务挑战

● 多源异构数据源无法整合:

数据来源于不同的数据库、web服务器日志以及其他软件、业务系统等，数据孤立导致无法深层次挖掘数据价值。

● 传统数据库无法支撑复杂的业务分析:

基于该客户的销售漏斗模型，在传统数据库的支撑下，其复杂的业务指标查询速度极慢，甚至无法进行关联查询。无法保证销售漏斗模型的数据支撑，直接影响业务发展。

● 非结构化数据无法分析:

随着企业的不断发展积累了大量的数据，其中大部分为非结构化数据，包括设备日志、文本文字等数据，无法进行价值掘金。

● 业务快速发展对客户转化率的要求不断提高:

面对高速的业务发展，同时也面临着业务运营带来的巨大压力，企业各部门只能依赖于简单的数据库查询进行决策支撑。

● 分析成本高、人力投入不断增加:

随着业务的迅速发展，其业务指标的复杂性不断增加，根据业务增长需求，对数据支撑依赖度不断增加，在传统数据库的支撑下，其指标扩展性差，导致数据分析部门人力成本不断投入。

ALEIYE解决方案

● 转化率分析

Aleiye平台基于强大的数据处理能力，结合业务模型进行业务流程的持续优化，为用户运营的精益化管理提供数据支持。

1. 提升新客户转化率:对市场-销售-TMK各个环节的学生数量、地域等属性进行分析以及对沟通过程中的文本记录进行语义分析，从而更精准的识别需求客户，降低不必要的人员投入成本，提高新客户转化率;

2. 促进课程消费:结合CLT-销售-教师等各环节学生的空暇时间、兴趣偏向、成绩等数据，优化学生的课程安排，在提升服务质量的基础上，促进学生消费预付的课程费用;

3. 提升客户黏度:通过学生的兴趣偏向、成绩、地域分布等多个属性制定个性化的学习方案，提升服务质量、进而提升客户黏度。

● 模型优化

打破以往数据竖井的限制,对业务各个环节数据以及运营数据的深度关联,进行业务模型的持续优化。

● 情感分析

结合Aleiye数据挖掘模型对用户销售各环节的沟通记录文本进行词语分析,快速提取有效信息,为销售漏斗模型转化提供数据支持。

作为一家处于成长期的互联网企业，业务转化率的提升以及业务流程的持续优化是首要目标，Aleiye提供的数据分析成为经营决策一把标尺，在运营管理中可知其然、知其所以然，洞察新机会以及建立数据化运营管理体系成为客户发展中又一个新的制高点。