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對(duì)比以下產(chǎn)品,看看哪個(gè)更適合你?
根據(jù)用戶點(diǎn)評(píng)的偏好數(shù)據(jù)以及產(chǎn)品相關(guān)信息進(jìn)行比較,希望通過(guò)點(diǎn)評(píng)以及產(chǎn)品信息的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算,幫助你做出最佳的選擇,哪一個(gè)更適合你的業(yè)務(wù)需求。
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淵亭科技DataExa-Sati認(rèn)知智能平臺(tái)
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諸葛io
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基本概括

評(píng)分情況
暫無(wú)評(píng)分
暫無(wú)評(píng)分
產(chǎn)品介紹
提供了一套成熟的行業(yè)知識(shí)能力應(yīng)用體系,實(shí)現(xiàn)從領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建到知識(shí)應(yīng)用落地的全流程支持。
諸葛io 專(zhuān)注于用戶行為數(shù)據(jù)采集與分析
所屬公司
廈門(mén)淵亭信息科技有限公司
北京諸葛云游科技有限公司
成立時(shí)間
2014年
2015年
融資情況
A輪
隸屬于容聯(lián)云集團(tuán)
人員規(guī)模
51-200人
11-50人
主要客戶規(guī)模
大型企業(yè)(78%)
小型企業(yè)(37%)
主要服務(wù)行業(yè)
-
商業(yè)地產(chǎn)(25%)

功能

商家功能 商家提供的產(chǎn)品功能信息對(duì)比
共有功能
暫無(wú)共有功能
差異功能
留存分析
留存分析
漏斗分析
漏斗分析
用戶分群
用戶分群
事件分析
事件分析
收入分析
收入分析
展開(kāi)

定價(jià)

免費(fèi)試用
不支持
不支持
定制
不支持
不支持
價(jià)格套餐
-
獲取獨(dú)家報(bào)價(jià)
-
獲取獨(dú)家報(bào)價(jià)

客戶規(guī)模

小型企業(yè)
(50人及以下)
0%
37%
中型企業(yè)
(51-1000人)
22%
33%
大型企業(yè)
(1000人以上)
78%
30%

客戶行業(yè)

-
-
-
-
商業(yè)地產(chǎn) 25%
快消 25%
零售 25%
培訓(xùn) 25%

評(píng)分

綜合評(píng)分
暫無(wú)評(píng)分
暫無(wú)評(píng)分
易用性
暫無(wú)評(píng)分
3.5
穩(wěn)定性
暫無(wú)評(píng)分
暫無(wú)評(píng)分
售后服務(wù)
暫無(wú)評(píng)分
4.0

點(diǎn)評(píng)

問(wèn)答

熱門(mén)問(wèn)答
淵亭科技是干嘛的
3個(gè)回答
淵亭科技是一家專(zhuān)注于數(shù)據(jù)智能科技的創(chuàng)新企業(yè),致力于為企業(yè)提供數(shù)據(jù)智能解決方案。淵亭科技立足于新技術(shù)研發(fā),將機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理(NLP)、語(yǔ)音識(shí)別、智能客服、云計(jì)算、虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)等技術(shù)和行業(yè)專(zhuān)業(yè)化應(yīng)用結(jié)合起來(lái),為客戶提供智能產(chǎn)品和解決方案。 淵亭科技的智能產(chǎn)品和解決方案可以滿足客戶在智能分析、智能交互、智能推薦等方面的需求,幫助企業(yè)提升運(yùn)營(yíng)效率、優(yōu)化工作流程、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘、智能分析等。在智能營(yíng)銷(xiāo)、智能客服、智能推薦、智能交互等領(lǐng)域,淵亭科技可以為企業(yè)提供全面的解決方案,讓企業(yè)更快地實(shí)現(xiàn)可視化管理、智能推薦、智能客戶服務(wù)等目標(biāo)。 此外,淵亭科技的解決方案還可以幫助企業(yè)通過(guò)智能分析、大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)等技術(shù),為企業(yè)提供定制化的解決方案,提升企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率。淵亭科技還可以為企業(yè)提供云計(jì)算、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù),幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)虛擬化運(yùn)營(yíng),實(shí)現(xiàn)更高效的管理。
諸葛io好不好
3個(gè)回答
諸葛io的出現(xiàn)可以直接提升企業(yè)的采集能力,諸葛io支持代碼埋點(diǎn)、全埋點(diǎn)、可視化埋點(diǎn)、服務(wù)端埋點(diǎn)等多種數(shù)據(jù)采集方式,完整記錄用戶在APP及APP內(nèi)嵌的H5頁(yè)面中發(fā)生的行為路徑,大大提高采集效率。 過(guò)去企業(yè)常用的頁(yè)面訪問(wèn)量(PV)、訪客數(shù)量(UV)、活躍用戶數(shù)(DAU)這些籠統(tǒng)粗糙的統(tǒng)計(jì)數(shù)字,并不能體現(xiàn)數(shù)據(jù)漲跌背后的原因,更無(wú)法用于探索用戶的真實(shí)特性及其價(jià)值,遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足企業(yè)的CLV分析需求。 諸葛io在采集到數(shù)據(jù)之后并不是直接匯總做統(tǒng)計(jì),而是構(gòu)建了一套實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng),并且內(nèi)置了多種分析模型,比如大家很常見(jiàn)的AARRR模型:第一個(gè)是Acquisition,即用戶的獲取,Acquisition是用戶的激活,Retention是大家很熟悉的留存,留存用戶會(huì)進(jìn)行進(jìn)一步的傳播,再下一步就是收入。諸葛把這些環(huán)節(jié),從原來(lái)的粗的流量到用戶的收入形成了AARRR用戶增長(zhǎng)模型之后,在每一個(gè)環(huán)節(jié)我們就有可能去量化它,量化它就有可能去改善它,那我們的產(chǎn)品其實(shí)從過(guò)去的以流量關(guān)注(PVUV)這種通用指標(biāo)到關(guān)注用戶不同的階段,業(yè)務(wù)人員可以進(jìn)行自助式分析,大大節(jié)省企業(yè)成本。

分類(lèi)

共有分類(lèi)
暫無(wú)共有分類(lèi)

產(chǎn)品截圖

截圖對(duì)比
1/4
1/8
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