ANALYTICS
Conversion
+30%
เพิ่มอัตราการสมัครสมาชิกด้วยข้อมูลเชิงพฤติกรรม
Session replay ระบุจุดที่ผู้ใช้ละทิ้งแบบฟอร์ม จากนั้นจึงจัดลำดับและจังหวะของฟิลด์ใหม่รอบจุดนั้น
ดูกระบวนการ →บริการวิเคราะห์ข้อมูล
วิธีการ × ตัวชี้วัด บนข้อมูลของคุณเอง
ยี่สิบแนวทางที่เราเปลี่ยนการวิเคราะห์ Machine Learning และระบบอัตโนมัติให้เป็นตัวเลขที่ตรวจสอบได้ — แต่ละรายการคือกระบวนการ: ข้อมูลเข้า ประมวลผล และตัดสินใจออก
Conversion
ANALYTICS
Conversion
+18%
ยกระดับอัตราการชำระเงินสำเร็จภายใต้กรอบการทดสอบ A/B
บริหารคิวสมมติฐานพร้อมเกณฑ์นัยสำคัญทางสถิติ เลิกปล่อยการเปลี่ยนแปลงที่ไม่มีใครวัดผลได้
ดูกระบวนการ →ANALYTICS
Conversion
+25%
เปลี่ยนการค้นหาภายในเว็บไซต์ให้เป็นคำสั่งซื้อ
จับคู่คำค้นที่ไม่พบผลลัพธ์กับสินค้าคงคลัง พร้อมชั้นคำพ้องความหมาย เพื่อไม่ให้การค้นหากลายเป็นทางออกจากเว็บไซต์
ดูกระบวนการ →ANALYTICS
Conversion
+12%
ทวงคืนอัตราการเปลี่ยนเป็นลูกค้าบนมือถือด้วยการปรับปรุงประสิทธิภาพ
วินิจฉัย Core Web Vitals ราย component และแก้ไของค์ประกอบที่ช้าตามลำดับผลกระทบต่อการเปลี่ยนเป็นลูกค้า
ดูกระบวนการ →ANALYTICS
Conversion
+8%
ปรับจังหวะการประมูลให้ตรงกับเวลาที่ลูกค้าซื้อจริง
เชื่อมโยงข้อมูลรายชั่วโมงของโฆษณากับชั่วโมงที่เกิดการซื้อบนเว็บไซต์ แล้วย้ายงบประมาณออกจากช่วงเวลาที่ไม่สอดคล้องกัน
ดูกระบวนการ →
Personalisation & ML
ML
Personalisation & ML
+15%
เพิ่มสัดส่วนผู้เล่นที่ชำระเงินบนแพลตฟอร์มเกมด้วย collaborative filtering
ใช้ embedding ของพฤติกรรมผู้เล่นร่วมกับแบบจำลองจังหวะการเสนอข้อเสนอ แทนหน้าโปรโมชันแบบตายตัว
ดูกระบวนการ →ML
Personalisation & ML
+22%
ขยายมูลค่าตะกร้าสินค้าของการซื้อซ้ำด้วยแบบจำลองลำดับการซื้อ
ใช้การพยากรณ์ตะกร้าถัดไปกำหนดข้อเสนอต่อเนื่อง แทนการจับคู่สินค้าด้วยมือ
ดูกระบวนการ →ML
Personalisation & ML
+40%
ยืดระยะเวลาการใช้งานของสมาชิกด้วยการปรับเนื้อหาเฉพาะบุคคล
จัดกลุ่มเวกเตอร์พฤติกรรมการเรียกดู เพื่อจัดลำดับโมดูลบนหน้าแรกใหม่ตามแต่ละกลุ่มผู้ใช้
ดูกระบวนการ →ML
Personalisation & ML
14d
ตรวจจับสมาชิกที่มีแนวโน้มเลิกใช้งานล่วงหน้าสิบสี่วัน
ใช้ตัวแปรการถดถอยเชิงพฤติกรรมกระตุ้นมาตรการรักษาลูกค้า ให้อัตราการดึงกลับสูงกว่าการแจกคูปองแบบหว่านหลายเท่า
ดูกระบวนการ →
การเติบโตและ CRM
ANALYTICS
การเติบโตและ CRM
+28%
เพิ่มรายได้จาก CRM ด้วยการแบ่งระดับ RFM × LTV
แปลง EDM ที่ส่งแบบเหมารวมให้เป็นเส้นทางลูกค้าแบบแบ่งระดับ พร้อมกำหนดความถี่เฉพาะสำหรับกลุ่มมูลค่าสูง
ดูกระบวนการ →ANALYTICS
การเติบโตและ CRM
+20%
เพิ่มจำนวนคำสั่งซื้อจากงบประมาณเท่าเดิมด้วยแบบจำลองการระบุที่มา
กระทบยอด ROAS ที่แพลตฟอร์มรายงานกับข้อมูลการเปลี่ยนเป็นลูกค้าจาก first-party แล้วตัดช่องทางที่นับซ้ำออก
ดูกระบวนการ →ANALYTICS
การเติบโตและ CRM
D8
ค้นหาจุดร่วงของอัตราคงอยู่ในวันที่แปด
แยกองค์ประกอบเส้นโค้งอัตราคงอยู่ตามช่องทางการได้มาซึ่งลูกค้า เพื่อให้ช่องทางที่อ่อนแอเผยตัวออกมา
ดูกระบวนการ →AUTOMATION
การเติบโตและ CRM
+15–30%
กู้คืนข้อมูลการเปลี่ยนเป็นลูกค้าที่ถูกบล็อกด้วย server-side tracking
ข้ามข้อจำกัดของ ad blocker และ ITP เพื่อส่งสัญญาณที่ครบถ้วนกลับไปยังอัลกอริทึมโฆษณาก่อนที่ระบบจะเริ่มปรับให้เหมาะสม
ดูกระบวนการ →ANALYTICS
การเติบโตและ CRM
100%
ฟื้นฟูการระบุที่มาตลอดทั้ง funnel ด้วยการตรวจสอบ UTM
ตรวจสอบลิงก์แคมเปญทุกรายการเทียบกับมาตรฐานการตั้งชื่อ และซ่อมสายข้อมูลที่ขาดตอน เพื่อไม่ให้ช่องทางใดเสียเครดิตที่ควรได้รับ
ดูกระบวนการ →
การตั้งราคาและสินค้า
ANALYTICS
การตั้งราคาและสินค้า
+9%
เพิ่มอัตรากำไรโดยไม่สูญเสียปริมาณการขายด้วยการทดสอบความยืดหยุ่นของราคา
ทดลองช่วงราคาโดยมีการติดตามราคาคู่แข่งเป็นกรอบควบคุมความเสี่ยง
ดูกระบวนการ →ML
การตั้งราคาและสินค้า
2×
เพิ่มอัตราความสำเร็จของสินค้าใหม่เป็นสองเท่าด้วย NLP บนรีวิว
สกัดประเด็นความต้องการจากรีวิวสาธารณะในปริมาณมาก แล้วกำหนดสเปกสินค้าจากข้อร้องเรียนที่เกิดขึ้นจริง
ดูกระบวนการ →ML
การตั้งราคาและสินค้า
−35%
ลดความสูญเสียจากสินค้าขาดสต๊อกด้วยการพยากรณ์อุปสงค์
รวมปัจจัยฤดูกาลและปฏิทินแคมเปญของแพลตฟอร์มไว้ในแบบจำลอง พร้อมคำนวณระยะเวลานำในการสั่งซื้อแทนการคาดเดา
ดูกระบวนการ →ANALYTICS
การตั้งราคาและสินค้า
−25%
ลดการรั่วไหลจากการคืนสินค้า
ระบุการกระจุกตัวของการคืนสินค้าตาม SKU ช่องทาง และขนาดก่อนเป็นอันดับแรก เพื่อให้การแก้ไขมุ่งไปที่กลุ่มปัญหา ไม่ใช่ทั้งแคตตาล็อก
ดูกระบวนการ →ANALYTICS
การตั้งราคาและสินค้า
NET
ประเมินโปรโมชันด้วยอัตรากำไรสุทธิ ไม่ใช่ยอด GMV
คำนวณต้นทุนคำสั่งซื้อในช่วงใช้ voucher ใหม่โดยรวมค่าธรรมเนียมและการคืนสินค้า เพื่อตัดสินแคมเปญจากกำไรที่เหลืออยู่จริง
ดูกระบวนการ →
การดำเนินงานอัตโนมัติ
AUTOMATION
การดำเนินงานอัตโนมัติ
−40%
ลดภาระงานฝ่ายบริการลูกค้าด้วยการจำแนกประเภทบทสนทนา
จัดกลุ่มคำถามที่พบบ่อยและตอบโดยอัตโนมัติ ให้ทีมงานดูแลเฉพาะบทสนทนาที่มีมูลค่าสูง
ดูกระบวนการ →ML
การดำเนินงานอัตโนมัติ
24h
ตรวจจับการฉ้อโกงคำสั่งซื้อและการฉ้อโกงโฆษณาภายในหนึ่งวัน
เฝ้าระวังความผิดปกติของรูปแบบคำสั่งซื้อและลายนิ้วมือทราฟฟิก ก่อนที่งบประมาณและบทลงโทษจะสะสม
ดูกระบวนการ →AUTOMATION
การดำเนินงานอัตโนมัติ
3d→1h
ย่นเวลาจัดทำรายงานประจำเดือนจากสามวันเหลือหนึ่งชั่วโมง
รวมข้อมูลจากทุกแหล่ง SaaS ไว้ในคลังข้อมูลเดียว แล้วให้ตัวเลขและแผนภูมิสร้างขึ้นเองโดยอัตโนมัติ
ดูกระบวนการ →ML
การดำเนินงานอัตโนมัติ
Top 5
ขุดค้นข้อมูลจากกล่องข้อความฝ่ายบริการลูกค้าเพื่อกำหนดสิ่งที่ต้องแก้ไขในไตรมาสถัดไป
จัดกลุ่มบทสนทนาตามประเด็นข้อร้องเรียน แล้วแปลงประเด็นที่พบมากที่สุดเป็น backlog ที่มีผู้รับผิดชอบและจัดลำดับความสำคัญชัดเจน
ดูกระบวนการ →ANALYTICS
การดำเนินงานอัตโนมัติ
5d
ตรวจประเมินความพร้อมของข้อมูลสำหรับงาน AI ภายในห้าวัน
สุ่มตรวจแต่ละแหล่งข้อมูลเพื่อหาช่องว่าง ความเบี่ยงเบน และความสับสนของตัวระบุตัวตน ก่อนกำหนดขอบเขตโครงการ AI ใด ๆ บนข้อมูลชุดนั้น
ดูกระบวนการ →
ข่าวกรองตลาด
INTEL
ข่าวกรองตลาด
1:1
ปิดช่องว่างคุณภาพหน้าสินค้าเทียบกับผู้นำในหมวดสินค้า
เปรียบเทียบจำนวนภาพ คีย์เวิร์ด และโครงสร้างคะแนนรีวิวทีละรายการ เพื่อให้ทราบว่าเสียเปรียบที่หน้าสินค้าหรือที่ราคา
ดูกระบวนการ →INTEL
ข่าวกรองตลาด
48h
ตอบสนองต่อการปรับราคาของคู่แข่งได้เร็วขึ้นสองวัน
บันทึกราคาที่ประกาศต่อสาธารณะทุกวัน เมื่อมีการลดราคาระบบจะแจ้งเตือนพร้อมกรอบควบคุมอัตรากำไร
ดูกระบวนการ →INTEL
ข่าวกรองตลาด
+1Q
มองเห็นอุปสงค์ของหมวดสินค้าล่วงหน้าหนึ่งไตรมาส
ประกอบปริมาณการค้นหา สถิติทางการ และสัญญาณจากแพลตฟอร์ม ให้เป็นดัชนีชี้นำเดียว
ดูกระบวนการ →
ตัวเลขเป็นช่วงเป้าหมายตัวอย่างของแต่ละวิธีการ โครงการจริงจะประเมินจากฐานข้อมูลของคุณก่อนให้คำมั่นใด ๆ