拉新成本太高
90%以上客户数据掌握在少数平台手中，电商生态链上游推广需求与下游资源供应存在不对应情况，造成电商平台内部的流量僧多粥少，有效引流变得难如登天。
90%以上客户数据掌握在少数平台手中，电商生态链上游推广需求与下游资源供应存在不对应情况，造成电商平台内部的流量僧多粥少，有效引流变得难如登天。
目前零售电商面临的行业挑战
转化率太低
没有优质有效的推广引流，直接的结果就是没有转化率。简单粗暴的刷屏让客户产生厌恶，“无效互动”降低用户信任度，哪怕投入的资金再多也很难有转化。
回流复购率低
80%的老板都有一个问题：用户到底哪些才是真正需要去维护的？很多电商商家对自身的数据并没有一个标准化运营、收集、分析的过程，对数据的管理和获取不够，导致电商品牌缺乏针对已购买客户进行有效的运营活动，回流复购率迟迟得不到有效提升。
拉新成本太高
90%以上客户数据掌握在少数平台手中，电商生态链上游推广需求与下游资源供应存在不对应情况，造成电商平台内部的流量僧多粥少，有效引流变得难如登天。
转化率太低
没有优质有效的推广引流，直接的结果就是没有转化率。简单粗暴的刷屏让客户产生厌恶，“无效互动”降低用户信任度，哪怕投入的资金再多也很难有转化。
回流复购率低
80%的老板都有一个问题：用户到底哪些才是真正需要去维护的？很多电商商家对自身的数据并没有一个标准化运营、收集、分析的过程，对数据的管理和获取不够，导致电商品牌缺乏针对已购买客户进行有效的运营活动，回流复购率迟迟得不到有效提升。
目前零售电商面临的行业挑战
拉新成本太高
转化率太低
没有优质有效的推广引流，直接的结果就是没有转化率。简单粗暴的刷屏让客户产生厌恶，“无效互动”降低用户信任度，哪怕投入的资金再多也很难有转化。
回流复购率低
80%的老板都有一个问题：用户到底哪些才是真正需要去维护的？很多电商商家对自身的数据并没有一个标准化运营、收集、分析的过程，对数据的管理和获取不够，导致电商品牌缺乏针对已购买客户进行有效的运营活动，回流复购率迟迟得不到有效提升。
数据化打通营销全渠道，驱动消费者留存和复购
了解用户需求
依据用户画像，洞察用户需求
通过采集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。
依据用户行为，寻求活跃规律
研究用户在不同时间尺度下的行为规律，找到用户在不同时间周期下的活跃规律。
免费体验行业Demo
优化产品管理
依据产品数据，衡量业务增长
依据更多和商品有关的数据，比如商品浏览页访问量、商品详情页访问量、加入/移出购物车的商品，进入结算阶段的商品，以及购买人数来对用户购物行为进行分析，来衡量业务的整体增长和发展趋势。
依据购物行为，制定营销策略
找到用户对不同种类商品的偏好，制定针对不同商品的营销策略。
免费体验行业Demo
提升用户体验
依据渠道分析，提高推广ROI
通过诸葛io，加强线上营销的精准，拓展线下新的营销场景，利用数据智能完成全场景全链路的布局，以达到高效转化与品效相结合。
依据2a3r，确定留存关键
基于AARRR漏斗模型，使用常见电商分析指标，从新增用户数量、各环节转化率、新用户留存率三个方面进行分析，确定影响新增用户数量的因素，找到需要改进的转化环节，发现留存现存问题。
免费体验行业Demo
提高产品销量
依据渠道数据，分析用户来源
指标变动实时预警，不断调整运营策略，提供优质的客户服务，增强客户黏性，保障客户续约率。
依据漏斗分析，提升购买转化
通过漏斗分析跟踪浏览过产品-到加入购物车-开始结账-完成订单等行为的用户转化率，优化线上购物体验。
免费体验行业Demo
客户有话说
这些零售电商客户正受益于诸葛数据智能服务
获取、激活、留存、转化、复购，详尽追踪用户的每一个微小事件，即时反馈，对比用户去留和行为路径，逐一超越用户期待值，基于行为数据的采集、分析到最终数据应用，帮助超400家零售电商企业实现业务增长。
即刻开始数据驱动！
即刻开始数据驱动！
