文章摘要：企業(yè)知識(shí)圖譜幫助企業(yè)完善用戶畫像，構(gòu)建推薦模型，從海量企業(yè)中預(yù)測(cè)優(yōu)質(zhì)潛客，從而讓企業(yè)規(guī)模化、系統(tǒng)化地主動(dòng)獲取銷售線索，低成本實(shí)現(xiàn)業(yè)績(jī)高速增長(zhǎng)。

企業(yè)知識(shí)圖譜幫助企業(yè)完善用戶畫像，構(gòu)建推薦模型，從海量企業(yè)中預(yù)測(cè)優(yōu)質(zhì)潛客，從而讓企業(yè)規(guī)?；⑾到y(tǒng)化地主動(dòng)獲取銷售線索，低成本實(shí)現(xiàn)業(yè)績(jī)高速增長(zhǎng)。

整合數(shù)據(jù)，完善用戶畫像

許多企業(yè)面臨著缺少市場(chǎng)調(diào)研、自有數(shù)據(jù)庫(kù)混亂難以統(tǒng)一、公司內(nèi)部數(shù)據(jù)不透明等問題，導(dǎo)致在推廣初期面臨第一方數(shù)據(jù)缺失的問題。

營(yíng)銷知識(shí)圖譜通過采集和清理第一方與外部數(shù)據(jù)，對(duì)用戶根據(jù)固定特征、興趣特征、社會(huì)特征、消費(fèi)特征、動(dòng)態(tài)特征等進(jìn)行分群標(biāo)記，幫助企業(yè)完善用戶畫像。

算法推薦，深度學(xué)習(xí)持續(xù)優(yōu)化

在用戶畫像完善之后，可以通過不同維度、不同邏輯的推薦模型，幫助企業(yè)跟蹤學(xué)習(xí)客戶銷售行為偏好，提取高價(jià)值客戶的共有特征，從而在海量企業(yè)數(shù)據(jù)中預(yù)測(cè)出潛在客戶。

與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型不同的是，深度學(xué)習(xí)強(qiáng)調(diào)“學(xué)習(xí)”這一過程，通過科學(xué)設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)，形成有效的數(shù)據(jù)閉環(huán)，從而循環(huán)迭代優(yōu)化模型，持續(xù)提升銷售線索預(yù)測(cè)的精確率，形成“推薦精準(zhǔn)--銷售線索更優(yōu)質(zhì)--模型進(jìn)一步優(yōu)化--推薦更加精準(zhǔn)”的正循環(huán)。

企業(yè)圖譜，預(yù)測(cè)推薦海量企業(yè)客戶

對(duì)于缺少第一方數(shù)據(jù)的中小企業(yè)，或者是缺少外部數(shù)據(jù)的新興行業(yè)，我們依托以全國(guó)2.3億企業(yè)為主體，1000+維度的企業(yè)信息為主體屬性，企業(yè)之間關(guān)聯(lián)為主體動(dòng)態(tài)關(guān)系的知識(shí)圖譜，幫助企業(yè)預(yù)測(cè)客戶、觸及客戶。

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