整合数据，完善用户画像

许多企业面临着缺少市场调研、自有数据库混乱难以统一、公司内部数据不透明等问题，导致在推广初期面临第一方数据缺失的问题。

营销知识图谱通过采集和清理第一方与外部数据，对用户根据固定特征、兴趣特征、社会特征、消费特征、动态特征等进行分群标记，帮助企业完善用户画像。

算法推荐，深度学习持续优化

在用户画像完善之后，可以通过不同维度、不同逻辑的推荐模型，帮助企业跟踪学习客户销售行为偏好，提取高价值客户的共有特征，从而在海量企业数据中预测出潜在客户。

与传统的数据模型不同的是，深度学习强调“学习”这一过程，通过科学设计的数据采集节点，形成有效的数据闭环，从而循环迭代优化模型，持续提升销售线索预测的精确率，形成“推荐精准–销售线索更优质–模型进一步优化–推荐更加精准”的正循环。

企业图谱，预测推荐海量企业客户

对于缺少第一方数据的中小企业，或者是缺少外部数据的新兴行业，我们依托以全国2.3亿企业为主体，1000+维度的企业信息为主体属性，企业之间关联为主体动态关系的知识图谱，帮助企业预测客户、触及客户。