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    數據,是一切業務決策的起點

    迪銘基于數以億計的數據分析經驗發現有價值的客戶洞察,應用數據化測量、特征分群和預測分析技術,理解客戶的行為及其影響因素,預測未來客戶變化,應用客戶知識贏得可持續的交易。 迪銘應用數據科學方法,基于客戶畫像和分析洞察全面了解和識別優質客戶,向客戶推薦適合的產品和服務,傳遞個性化體驗。

    速贏項目

    客戶畫像分類

    驅動精準識別與優選策略

    預測分析洞察

    數據智能與價值驅動營銷

    用戶推薦策略

    平衡盈利性與風險的策略


    數據管理 Data Management

    數據要素是驅動決策與業務增長的基石

    迪銘構建企業級數據要素與客戶信息基礎架構,建立企業數據資源規劃,制定數據治理與應用規范,設計面向應用的全面、完善、準確的數據化描述和動態識別機制,提升支撐大數據分析和智能化應用的數字化決策基礎能力。


    畫像分類 Customer Profiling & Classification

    畫像優化客戶識別,分類驅動營銷績效

    迪銘助力企業構建客戶數據基礎,建立360度客戶畫像視圖,建立客戶分級管理體系與分類營銷策略,結合深度研究獲得的客戶需求、行為與價值洞察,支撐差異化的客戶服務營銷策略設計,建立客戶差異化精準營銷能力。


    研究洞察 Customer Understanding

    深入理解客戶,實現價值驅動的營銷

    迪銘基于數據事實建立對客戶的真實理解,應用數據調研、行為分析、指標測量、深訪觀察、對標研究等研究方法,洞察客戶需求、行為和價值的特征和變化趨勢,為匹配產品和服務策略、優化體驗和服務設計提供決策支撐。


    價值評分 Customer Value Scoring

    驅動價值導向的服務營銷盈利性

    迪銘評估個人和商業客戶的處境、交易、行為偏好、忠誠及價值潛力,構建價值評分模型實現更有效的分類識別,更高效、精確的識別客戶貢獻和價值潛力,優化營銷與服務資源配置和服務營銷交互策略,驅動客戶價值績效提升。


    監測模型 Measuring Model

    發現有價值的洞察,驅動管理和經營改善

    迪銘面向客戶、市場、產品與服務、渠道運營和內部人員,搭建契合業務經營目標的監測體系,制定能體現監測體系驅動因素的衡量指標,進行數據監測建模分析,形成有價值的問題發現和洞察,驅動經營策略的改進和持續優化。


    預測分析 Predictive Analytics

    適應變化的業務,驅動自動化決策

    面向精準識別、產品推薦、自動響應、智能交互、業務監控、流失預警等應用場景,構建預測分析模型,對運營數據和社交媒體數據進行整合分析,支撐業務和運營決策,驅動智能互動體驗優化,應用即時營銷提升客戶營銷績效。


    精準營銷 Precising Marketing

    應用分析智能創造營銷績效倍增

    迪銘整合多種數據源,構建精準營銷策略與能力,著眼于短期客提升營銷績效的目標,提供包括加速目標客戶獲取、提升核心客戶忠誠、交叉營銷客戶化產品、贏回流失價值客戶、加強核心客戶互動等數字化運營與精準營銷服務。

    行業應用解決方案

    作為客戶管理解決方案專業服務機構,迪銘不僅向企業傳遞客戶資產管理理念,同時與企業共同面對經營實踐中的客戶管理挑戰,通過基于客戶的深入研究,專注核心客戶管理,構建完善服務營銷體系,設計整合價值營銷方案并推運實施,實現持續客戶資產增值。迪銘專注于客戶資產管理與價值營銷,向客戶知識密集型行業提供以下成熟的咨詢服務。

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