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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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九章云極
咨詢產(chǎn)品
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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
專注自動(dòng)化數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)的持續(xù)開(kāi)發(fā)與建設(shè)。
諸葛io 專注于用戶行為數(shù)據(jù)采集與分析
所屬公司
北京九章云極科技有限公司
北京諸葛云游科技有限公司
成立時(shí)間
2013年
2015年
融資情況
C輪,3億人民幣
隸屬于容聯(lián)云集團(tuán)
人員規(guī)模
201-500人
11-50人
主要客戶規(guī)模
大型企業(yè)(40%)
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)
30%
37%
中型企業(yè)
(51-1000人)
30%
33%
大型企業(yè)
(1000人以上)
40%
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
4.5
3.5
穩(wěn)定性
暫無(wú)評(píng)分
暫無(wú)評(píng)分
售后服務(wù)
4.6
4.0

點(diǎn)評(píng)

有幫助的好評(píng)

問(wèn)答

熱門問(wèn)答
九章云極是外包公司嗎
3個(gè)回答
九章云極是一家人工智能技術(shù)服務(wù)提供商,主要提供智能化解決方案、云計(jì)算服務(wù)以及人工智能算法外包服務(wù)。與傳統(tǒng)的外包公司相比,九章云極在人工智能領(lǐng)域具有很強(qiáng)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。 九章云極的核心團(tuán)隊(duì)擁有豐富的人工智能研發(fā)經(jīng)驗(yàn),曾在多個(gè)知名企業(yè)擔(dān)任過(guò)技術(shù)負(fù)責(zé)人,具有很高的技術(shù)實(shí)力和經(jīng)驗(yàn)。九章云極還與多所高校和研究機(jī)構(gòu)建立了合作關(guān)系,與學(xué)術(shù)界保持著良好的合作關(guān)系,不斷推動(dòng)人工智能技術(shù)的創(chuàng)新和進(jìn)步。 九章云極在人工智能算法外包服務(wù)方面,主要提供自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的算法研發(fā)服務(wù)。其服務(wù)對(duì)象主要是需要人工智能技術(shù)支持的各類企業(yè),包括金融、醫(yī)療、教育等多個(gè)行業(yè)。九章云極的服務(wù)涵蓋了整個(gè)算法研發(fā)流程,從需求分析、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗到算法開(kāi)發(fā)、測(cè)試和部署等環(huán)節(jié),為客戶提供全面的技術(shù)支持。 總之,雖然九章云極提供的服務(wù)與傳統(tǒng)的外包公司有一定的交叉點(diǎn),但是由于其強(qiáng)大的人工智能技術(shù)實(shí)力和專業(yè)性,其業(yè)務(wù)范圍和服務(wù)對(duì)象相對(duì)較為狹窄。九章云極專注于人工智能領(lǐng)域,力求提供更加專業(yè)、高效的人工智能技術(shù)服務(wù)
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

產(chǎn)品截圖

截圖對(duì)比
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