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斯图飞腾Stratifyd入选「2022爱分析·营销科技厂商全景报告」

来源:财讯网 2022-02-23 17:09:07
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日,国内知名数字化市场研究咨询机构爱分析发布了《2022爱分析·营销科技厂商全景报告》,并遴选出在营销科技市场中具备成熟解决方案和落地能力的代表厂商。Stratifyd凭借其在营销科技领域的领先技术实力以及扎实的商业实践,成功入选该报告客户数据细分市场的标杆代表企业。

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在本报告中,爱分析选取了客户数据台、内容创意设计、MA营销自动化、私域运营、CRM、线索推荐与筛选6个市场进行重点研究。报告面向企业决策层以及市场、销售、客户服务、客户体验、售后等部门负责人,通过对各市场的需求定义和代表厂商的能力解读,为消费品与零售、工业与能源、金融、医疗与医药的营销科技厂商选型提供参考。

爱分析根据厂商的综合实力、历史服务记录、产品与服务、商业模式、销售能力、定价能力、客户成功、产品战略、生态等方面因素,结合爱分析评价模型,判断厂商在服务企业营销科技项目落地上的竞争力。竞争力位居前列的厂商,入选最终厂商全景报告

本次入选报告的厂商需同时符合以下条件:

●厂商的产品服务满足各市场定义的厂商能力要求;

●厂商具备一定数量以上的客户服务案例(具体参考原报告);

● 2021年厂商在某市场的产品和服务营收达到指标要求(具体参考原报告)。

Stratifyd无论从客户成熟度、市场营收还是技术实力上都达到了考核标准,是值得信赖的优质技术服务商

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以上为部分代表厂商名单,完整名单请参考原报告

爱分析认为,客户数据资源是企业营销部门核心的数据资产,企业可在数据分析和用户画像的基础上进行营销获客以及存量用户运营,助力业绩增长。然而,在传统营销体系中,客户相关数据散落在各个台,格式不一,无法统一管理,数据潜力尚未充分释放。

针对上述痛点,客户数据台凭借其完善的数据采集、分层以及自定义分析和数据洞察能力,帮助企业实现360度智能客户数据管理,目前已成为企业营销部门首选的解决方案之一。

作为受推荐的代表厂商之一,Stratifyd在以下方面满足了一个完善的客户数据台应该具备的基本能力:

数据采集与整合:Stratifyd拥有150+数据连接器具备多渠道数据获取能力,通过采集主流电商、社交媒体、智能终端等全渠道的客户评论数据,实时获取客户对产品、服务、运营等环节的真实反馈,帮助企业沉淀数据资产,实现数据价值最大化。

AI智能决策分析:Stratifyd支持27 种语言的文本挖掘和数据分析,结合非监督学算法实现一键式的焦点话题聚类分析,同时使用自定义文本话题标签工具以及中文分词,分析消费者对品牌、产品、广告、标签和营销活动的情感态度和观点意图,帮助企业真正实现以客户数据驱动的运营闭环。

可视化洞察趋势:Stratifyd提供可交互的BI可视化能力,分析不同类型的结构化数据和非结构化数据时均可轻松实现不同图表展示,并以自定义的方式允许业务人员生成属于自己的数据分析面板。强大的控件联动系统将帮助业务人员快速进行数据的层层深钻,达到快速透视分析数据的效果。

存量经济时代,流量红利逐渐消失,重构与消费者间的联结、基于洞察进行精准营销,是企业实现持续增长的必行之策。而要想实现精准营销、精细化运营,则必须积极拥抱技术红利,借助营销科技为企业营销、销售、运营赋能。

Stratifyd提供敏捷AI驱动的客户体验数据分析台,通过整合分析全渠道客户反馈数据,精益洞察消费人群的真实诉求,掌握核心消费群体的购买偏好和价值取向,驱动产品、市场、客户服务、客户体验、零售运营等业务部门的决策者握商机,敏捷应对快速变化中的消费市场。

凭借硬核的产品实力和成熟的技术积淀,Stratifyd已经成功服务了金佰利、欧莱雅、欧倍青、奥美中国在内的诸多世界500强企业。接下来,Stratifyd致力于将行业标杆案例复制到更多领域,助力企业实现全链路数据洞察,引领企业业务持续增长。

注:关注「Stratifyd」信公众号并在后台回复关键词「营销科技」 ,即可下载《2022爱分析·营销科技厂商全景报告》完整版。

关于爱分析

爱分析是中国领先的产业数字化研究与咨询机构,成立于中国数字化兴起之时,致力于成为决策者最值得信任的数字化智囊。凭借对新兴技术和应用的系统研究,对行业和场景的深刻洞见,爱分析为产业数字化大潮中的企业用户、厂商和投资机构,提供专业、客观、可靠的第三方研究与咨询服务,助力决策者洞察数字化趋势,拥抱数字化机会,引领中国产业数字化升级。

关于斯图飞腾

北京斯图飞腾科技有限公司(Stratifyd Inc.)是全球领先的增强智能数据分析服务提供商,公司拥有强大的非结构化数据语义分析能力,致力于推进AI在企业数据分析以及商业智能领域的进步。Stratifyd增强智能台通过整合多个数据源的结构化和非结构化数据,帮助各种规模的企业快速、科学、精准地预测和判断消费者的情感意图,洞察数据背后的商业价值,为决策者提供数据驱动的决策支持。

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