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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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數(shù)闊云聽CEM
咨詢產(chǎn)品
免費(fèi)試用
諸葛io
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基本概括

評(píng)分情況
產(chǎn)品介紹
數(shù)闊云聽CEM客戶體驗(yàn)管理平臺(tái),通過采集分析本品及競品的全渠道客戶反饋數(shù)據(jù),指引業(yè)務(wù)決策,幫助品牌持續(xù)增長。
諸葛io 專注于用戶行為數(shù)據(jù)采集與分析
所屬公司
深圳數(shù)闊信息技術(shù)有限公司
北京諸葛云游科技有限公司
成立時(shí)間
2012年
2015年
融資情況
B輪1億元融資
隸屬于容聯(lián)云集團(tuán)
人員規(guī)模
-
11-50人
主要客戶規(guī)模
中型企業(yè)(54%)
小型企業(yè)(37%)
主要服務(wù)行業(yè)
家電數(shù)碼(22%)
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
暫無共有功能
差異功能
數(shù)據(jù)部
數(shù)據(jù)部
收入分析
收入分析
NLP數(shù)據(jù)分析能力
NLP數(shù)據(jù)分析能力
頁面分析
頁面分析
路徑分析
路徑分析
展開

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)
3%
37%
中型企業(yè)
(51-1000人)
54%
33%
大型企業(yè)
(1000人以上)
43%
30%

客戶行業(yè)

家電數(shù)碼 22%
服裝 22%
電商零售 11%
智能硬件 11%
電子消費(fèi) 11%
其它 23%
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
2.7
暫無評(píng)分
易用性
4.5
3.5
穩(wěn)定性
4.7
暫無評(píng)分
售后服務(wù)
4.5
4.0

點(diǎn)評(píng)

有幫助的好評(píng)

問答

熱門問答
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頁面中發(fā)生的行為路徑,大大提高采集效率。 過去企業(yè)常用的頁面訪問量(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,并且內(nèi)置了多種分析模型,比如大家很常見的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),從原來的粗的流量到用戶的收入形成了AARRR用戶增長模型之后,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。

產(chǎn)品截圖

截圖對(duì)比
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