探迹工作原理

通过打通企业内部客户数据和海量互联网信息数据,利用机器学习自动建立预测模型,帮助To B企业在数千万公司中精准定位目标客户。

  • 构建企业知识图谱

    Step 1: 构建企业知识图谱

    探迹通过不断地挖掘分析全网企业信息和商业数据,构建了超过8000万个市场主体的知识图谱,并为每个公司匹配超过数千个分析指标;

  • Step 2: 获取现有合作客户

    探迹允许用户创建多个预测模型,支持用户针对不同模型上传相应的已合作客户信息,或者想要合作的企业类型信息;

    获取现有合作客户
  • 客户数据补全

    Step 3: 客户数据补全

    通常用户能拿到的企业客户信息都是非常有限的,往往仅限于企业名称、企业官网、地址等简单的信息,在这一步,探迹会利用自己的企业知识图谱对用户上传的数据进行清洗和维度补全;

  • Step 4: 建立预测模型

    探迹会根据补全后的数据,利用机器学习自动建立预测客户模型,在企业知识图谱中分析和挖掘出潜在客户,并通过计算潜在客户的匹配分值来对他们进行排序;

    建立预测模型
  • 预测结果分析

    Step 5: 预测结果分析

    探迹通过数据可视化帮助用户快速掌握模型动态,让他们聚焦在高质量的潜在客户,制定以数据为导向的营销计划和任务,降低营销成本,提高营业额。

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