品牌及企业的数据散落在不同渠道，快速整合定位到独立用户，对其进行抽象分组及精准沟通是提高沟通效率的优选。
微博口碑，微信访问及动作，线下渠道，官方APP及网站，品牌客服中心，产品售后，电商销售及第三方网站访问及互动等原始数据。
为品牌提供第三维度人群细分及画像。基于用户细分维度的行为特征提取，通过机器学习算法为品牌打造潜在用户模型，并规划和指定相应的沟通策略，创意及执行。
解决电商及零售行业在针对不同会员购物行为，优化商品推荐。
针对会员跨平台/商铺的访问，停留，点击，收藏，购物等行为提取其特征，通过User Based Recommender Algorithm与海量其他会员进行针对性推荐。
直接调用Item Based Recommender Algorithm以商品之前关联性，以及所有会员对所有商品的行为特征，为各个会员进行针对性推荐。
在海量会员/粉丝与企业的互动信息中，快速定义用户价值，为企业跨部门服务团队与目标人群精准沟通搭建桥梁。
我们为企业提供跨部门统一对整体消费者进行沟通管理。让互动营销，客服团队，售后团队在一个平台上维护客户关系。
通过整合的沟通平台，让各部门都了解到面临的每一位消费者与品牌的沟通历史，及对品牌的所属价值分组。并轻松挖掘及管理品牌口碑大使。
潜在风险客户及高价值用户锁定。
对于此类游戏，
我们通过玩家登陆的时间，
停留及各个关卡，道具的情况，
通过机器学习算法帮助企业建立付费玩家模型。
针对潜在非付费玩家用户，
进行站内广告投放，
提升每位玩家的价值。
提升大规模级别数据量深度挖掘效率。
对T级会员购买数据，门店流水数据等进行深度挖掘，
快速完成日常数据分析需求。
通过数据挖掘结果自动定制BI报表，
为不同区域提供在线实时数据展现。
根据学生校内刷卡情况找出异常情况。
我们为大学各院校老师提供定制化仪表盘，
实时监测学生在校情况及规律。
为学校提供贫困生训练模型，
匹配贫困生申请表，
辅助老师完成贫困生申请审核。
为学校提供高压时段不同窗口/浴室分流建议，
优化学生整体消费体验。