新零售数据分析解决方案

1.全方位采集消费数据，线上线下会员一体化

整合线上商店和线下门店消费者数据，通过用户行为识别会员身份，进行全渠道会员管理，为进一步的会员营销提供数据支撑，轻松的将到店顾客转化为线上会员。

2.找到用户流失的原因，提高用户转化率

通过GeekData创新的宏观转化与微转化6大行为分析模型，还原用户的真实行为路径，根据不同步骤的转化率差异，发现和找到用户流失的关键节点，定位问题，优化产品，提高最终的用户转化率。

3.智能会员营销，提升客户复购率

打通京东/天猫/淘宝/自营平台/线下门店多端数据,智能用户画像，找到还在犹豫的用户，通过精细化运营活动等方式，提升客户的复购率。

4.精细化运营，提高运营效率

根据用户行为和用户属性进行分群，掌握用户画像，通过自动化运营工作，采用内容运营、活动运营等方式，促使用户持续活跃，实现运营与营销，降低运营成本。

5.可视化分析，助力企业实现实时分析

不同层级的用户对数据分析有着完全不同的需求，而目前制造企业能够提供的分析报告主要以表格为主，分析维度单一，形式简单固化，对分析需求响应的时效性差，无法满足用户快速灵活多变的数据分析需求。

6.打破数据孤岛,打通业务数据与用户行为数据

企业拥有海量的客户数据、交易数据等业务数据沉淀在线下，还有大量线上用户行为数据。但因技术限制无法得到充分的利用，使用GeekData大数据平台，打通业务数据与用户行为数据，建立统一规范的数据平台,打破数据孤岛，用数据驱动企业增长。