文章摘要：企業(yè)知識圖譜幫助企業(yè)完善用戶畫像，構建推薦模型，從海量企業(yè)中預測優(yōu)質潛客，從而讓企業(yè)規(guī)?；?、系統(tǒng)化地主動獲取銷售線索，低成本實現(xiàn)業(yè)績高速增長。

企業(yè)知識圖譜幫助企業(yè)完善用戶畫像，構建推薦模型，從海量企業(yè)中預測優(yōu)質潛客，從而讓企業(yè)規(guī)?；?、系統(tǒng)化地主動獲取銷售線索，低成本實現(xiàn)業(yè)績高速增長。

整合數(shù)據(jù)，完善用戶畫像

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

營銷知識圖譜通過采集和清理第一方與外部數(shù)據(jù)，對用戶根據(jù)固定特征、興趣特征、社會特征、消費特征、動態(tài)特征等進行分群標記，幫助企業(yè)完善用戶畫像。

算法推薦，深度學習持續(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)跟蹤學習客戶銷售行為偏好，提取高價值客戶的共有特征，從而在海量企業(yè)數(shù)據(jù)中預測出潛在客戶。

與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型不同的是，深度學習強調“學習”這一過程，通過科學設計的數(shù)據(jù)采集節(jié)點，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)提升銷售線索預測的精確率，形成“推薦精準--銷售線索更優(yōu)質--模型進一步優(yōu)化--推薦更加精準”的正循環(huán)。

企業(yè)圖譜，預測推薦海量企業(yè)客戶

對于缺少第一方數(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)之間關聯(lián)為主體動態(tài)關系的知識圖譜，幫助企業(yè)預測客戶、觸及客戶。

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