【T112017-智能数据峰会】以客为先知机行变.pdf

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1、以客为先，知机行变TalkingData 智能数据平台全面演进2017年9月 Ash3.8%需求建议6.4%问题吐槽12948客户服务次数78%咨询答疑始于客户需求，超越客户预期，终于客户满意Diss以客为先探寻需求刚需=情绪强需=答疑体验需求=在diss中体会需求，在情绪里挖掘需求，在咨询答疑中优化需求知机行变以客为先需求细致，却多偏重优化追求当下收益逐新求变，倡导探索实践着眼变革潜力冲突？交融？以客为先，知机行变面向需求-追求落地提升智能-提高效率以 提 效 的 方 式 满 足 场 景 化 需 求 的 落 地，成 为 T D 产 品 驱 动 的 准 则智能数据平台SmartDP是指基于智能

2、数据应用探索商业价值的平台，它需要具有数据管理、数据工程和数据科学的能力。智能数据平台Smart DataPlatform数据服务人口属性位置属性人物姿态征信标签近期意向兴趣喜好电信标签行业标签消费偏好数据应用客流运营移动运营DataMap言旅MASA人迹地图情感计算智能投顾城市体检智数营销云智能数据平台全景SmartDP 2017平台发展概要SmartDP 2017数据平台数据服务数据应用新增数据连接器 6 款智能营销云 企业版 4.0升级智能元数据治理模块数据服务总数 287算法数据服务 4 款发布热插拔“算子”框架战略合作应用 8 款升级Smart Data Lab模块开放数据伙伴探索沙

3、箱平台分析/探索AnalysisAPI智能数据分析营销洞察业务场景元数据数据采集器一方数据When情景信息Do动作行为合作方数据公众号数据电商站数据媒体数据公众号数据数据市场第三方数据APISDKSensorAPIJS元数据管理智能ID关联/质量提纯智能数据描述/质量策略数据血缘世袭建立可视化工艺流管理动态智能任务调度智能数据处理引擎数据方法知识库元数据归类知识数据获取Acquire数据组织OrganizeWho用户信息Buy交易信息数据应用Action连接以激活散落各处的数据与时俱进，继续扩充具备智能化采集能力的数据连接器情景感知采集器小程序采集器 一键集成，全维数据智能采集2017全新增加

4、6款数据连接器 站坐卧行，采集判定一体完成程程序序为为数数据据场场景景感感知知为为数数据据聪明的做好治理才能将数据转化为信息数据也需要互相认识，元数据自动识别帮助自动预测一组数据的业务含义，给出业务归类，并聪明的提示你把相关数据关联增强；质量控制模块会自动化应用统计抽样和分布知识给出质量汇报空值监测重复性检测枚举分布数据质量策略非法值比率违反关联一致比率血缘来源检测条数与容量更新趋势字段值分布数据质量报表和报警健康度分值自动策略关联策略读取自动化质量监控系统监控指标计算指标推送质量分析周期结果通用ID类日期时间类数值符号类位置坐标类地理地址类App辨识类货品识别类编码格式类联络信息类A可自动识

5、别的数据可插拔“算子”助燃可视化数据工程可视化pipeline数据工程让数据加工达到致简，新增的可插拔算子功能可打破算子种类限制，让可视化工程拥有无穷的处理边界算子 高复用性、高运算性能的数据处理逻辑单元46内置算子数97支持3种主流开发语言可插拔设计，即时导入即时可用驱动数据科学的训练实验直至生产发布数据建模功能模块致力于让数据科学方法平民化、普及化，让分析师和传统工程师经简单培训即可上手应用，提升效率 自动化调参-应用贝叶斯优化策略，自动选参迭代运算给出最优参数解帮助更高效找到最优解 算法库智能选取 自动化应用不同算法最优解横向比较，推荐给出最优算法 默认搭载TD高性能调优算法包，支持算法

6、扩展样本基准10亿样本，300万特征资源消耗10台PC服务器计算性能10分钟资源消耗100台PC服务器计算性能60分钟TD随机决策树算法优势：1.算法逻辑简单易实现，算法计算复杂度低（线性算法)。对于Binary Feature的情况，一次迭代可实现；2.是非参数估计算法，鲁棒性好，对不同问题（线性和非线性）的适用性好；适用场景：1.能处理多种问题：分类，多标签分类，回归，多目标回归。2.适合作为基线算法3.处理大规模的多标签，多目标问题有非常大的性能优势DMP实际应用：1.Lookalike 2.应用和人群自动打标签TD随机决策哈希算法优势：1.算法逻辑简单易实现，算法计算复杂度低（线性算法

7、）。一次迭代即可完成训练。2.是非参数估计算法，鲁棒性好，对不同问题（线性和非线性）的适用性好3.能处理多种问题：分类，多标签分类，回归，多目标回归4.比随机决策树更容易并行，更适合处理高纬度问题5.能用Bitmap引擎加速适用场景：1.适合作为基线算法2.处理大规模的多标签，多目标问题有非常大的性能优势3.适合需要近实时反馈的机器学习任务DMP实际应用：1.Lookalike 2.应用和人群自动打标签TD Logistic Regression算法优势：1.一次迭代即可收敛适用场景：1.大规模而分类DMP实际应用：1.Lookalike2.CTR,CVR预估、转化率预估TD Simple(L

8、inear)Regression算法优势：1.一次迭代即可收敛适用场景：1.大规模线性回归DMP实际应用：1.数据预测TD Batch LR算法算法优势：1.一次迭代可训练上千个LR模型适用场景：1.数据不变而正负样本会变的多个大规模分类任DMP实际应用：1.Lookalike，相似评分TD高性能调优算法库应用自主研发应用生态合作应用Insight分析洞察Action行动工具Strategy战略探索Depth行业纵深战略数据指导运营方向，洞察结果驱动增长行动技术贡献加速应用创新，行业理解沉淀场景服务App指数公众指数小程序指数（在建）微博指数公司移动指数战略探索-移动观象台 2017从App指

9、数至公司级移动指数，全维指数指导战略部署商店排名2017-从分析开始驱动行动如此多的数据可以看，但更重要的是如何行动起来，不是吗？充分利用三方画像标签和优化算法，通过跨媒体投放导入新客激活企业全面一方数据，开展全渠道老客经营激活企业全面一方数据，开展全渠道老客经营打破规则，用更科学的方式将用户分群用户分群是精细运营的基础，传统的规则定制器划分客群方式，更多受到人的思维的束缚，采用聚类和相似放大可洞察到人力处理不了的大量行为线索背后的关联性，构造更聚向客群 自由选取纳入的行为线索，机器的迭代学习帮助自动找到聚向特征聚类客群 精选小量高净值客群后，应用相似行为识别，放大发现更多高潜转化人群人群放大

10、定义转化目标，建立预测评分体系在有了客群后，往往很尴尬的是构思不出对不同客群要做何种营销动作。首先你需要构思一个行为转化目标，从注册/开户-首次订单-完成订单-完成复购，逐步加深转化；系统自动根据您设定的一个直接转化目标对各细分人群进行转化评分预测，并提醒对到达高评分客群实时营销动作基于转化目标的预测评分行动起来，开始系统管理和实施营销活动再准的客群定义和评分预测都不是目标，我们提供生命期营销配置和全触点通知系统来帮助实施触达活动 基于行为点自由定采用的营销通道和触达素材 可设定实时场景触发与定时策略 支持自定义营销频次控制策略，避免骚扰生命期营销配置 App Push通知，公众号服务通知 E

11、DM邮件触发 短信/多媒体信息触达移动全触点接入量化结果，持续指导营销优化效果回收是营销行动的最关键一环，直接转化数据是最佳的锻炼数据，将直接回溯至行为系统用于人群构建 闭环系统将自动化收集转化数据，生成效果报告自动化数据回收 基于目标导向，每期营销活动支持设定考核目标，持续预测完成度目标完成度评估行业纵深应用-生态合作，联合研发技术+数据模型+理解新决策方式=开源工具全面助力行业纵深应用的研发为合作伙伴贡献更多iView UI组建库帮助更轻松的完成产品前端开发，通过各类原件快速搭建起用户界面；数据服务商城沙箱提供丰富的实验室锻炼数据，协助业务模型落地TD Map 组件库为数据应用中常使用到得

12、地图描绘部分我们也提供了实用组件库，协助高效开发地价潜力模型房价预测模型时势蓝图-带给地产投策新的决策方法人迹行为数据基础地理数据社会宏观数据社会舆论信息智能数据服务商城&地产交易信息人房匹配模型城市理解板块理解房产理解人群匹配2017年5月正式发布智能数据服务商城 2.0人本维度丰富化定制需求高效支持探索实验便利数据与算法结合数据服务发展走向更丰富的人本维度ID映射转换人口属性预判感知数据的补充关系数据的加强算法数据服务同时解决算法问题和训练数据不足问题算法数据感知数据服务相似人群扩大服务推荐引擎服务画像分析服务需求沙箱实验验证回馈迭代探索沙箱和定制需求响应为合作伙伴提供更便捷的探索环境，提供元数据支持；为客户提供高效的定制服务足够数据量级的探索环境 安全沙箱利用原子级服务的编制能力快速响应定制智能数据平台Smart DataPlatform数据服务人口属性位置属性人物姿态征信标签近期意向兴趣喜好电信标签行业标签消费偏好数据应用客流运营移动运营DataMap言旅MASA人迹地图情感计算智能投顾城市体检智数营销云用智能、数据、平台驱动更多场景应用落地SmartDP