入选“2021年度产业数字化优秀解决方案”，创略科技解读数字化变革新思路
近日，2021中国科技企业数字化转型研讨会在北京举办，会议主题为“紧跟数字经济大潮，推动科技企业转型”。会上发布了“2021年度产业数字化优秀解决方案”，创略科技NEXUS企业级智能客户数据中台（CDP），凭借领先的技术优势斩获此项殊荣。
企业自身的业务需求迫切需要数字化转型
随着经济高速发展，各行业市场竞争愈发激烈且多元化，企业迫切需要寻找新的增长机会、优化自身发展模式。通过经验确定决策方向的传统模式难以实现新突破，企业意识到基于多维数据，利用数字技术的创造性，建立企业数字化运营体系，才能真正实现高速增长。因此，在产业数字化转型过程中，数据资产的应用成为关键因素。
作为国内领先的客户数据中台解决方案服务商，创略科技一直专注于营销领域的数字化应用，以先进的数字技术、领先的智能客户数据中台（CDP）产品矩阵以及丰富的行业know-how，助力上百家国内外中大型企业积累、沉淀数据资产，并基于此实现营销领域的数字化转型。
创略科技NEXUS CDP助力企业缩短数据变现路径，在数据采集、数据集成、数据触达的闭环中，促使营销和运营工作从“受到诸多限制”转化为数据驱动的“自由状态”：
• 实现数据到数据资产的转化
在数字化转型过程中，企业的首要需求就是数据的采集和管理。创略科技智能客户数据中台产品可通过数据埋点进行全域数据采集，并基于领先的数据治理技术，将采集到的多触点多渠道异构数据，进行汇集、清洗、整合并打通，将割裂、冗余的数据转化为高效可应用，帮助企业沉淀自有数据资产。
• 助力企业高效应用数据资产，实现产业生态创新
面对巨大的消费市场和多样化的消费需求，创略科技助力企业通过对客户数据全面、实时分析，精准、深入洞察客户行为偏好，构建自有客户标签画像体系，进行客群细分，在实现精准营销的基础上，以客户需求反向推动技术、产品和服务的跨越式创新，为客户提供千人千面的个性化服务。
• 数据驱动营销及生产模式转变
随着“以产品为中心”的模式转变为“以客户为中心”，客户的偏好和需求不仅导致营销方式和渠道的改变，也对产品设计、生产模式等方面产生了颠覆性影响，催化了C2M用户直连制造的出现，成为提升企业核心竞争力的关键因素。
创略科技通过情绪分析模型、内容分析模型以及文本分类模型对企业客户数据进行分析解读，建立用户行为洞察体系，搭建C2M场景，助力其优化营销决策和方向，实现突破性的创新增长。
• 以数据优化企业经营决策
基于企业自有数据资产，结合产业链上下游数据共享与业务协同，为企业从产品设计、生产、营销、销售、服务等各环节提供决策指导及支撑，最大化挖掘和释放数据资产价值，有效提升企业管理能力。
创略科技帮助企业针对不同行业不同场景构建自有用户生命周期模型，通过AI模型和算法赋能企业决策，提升企业营销效率和效果，实现ROI的突破性增长。
在数字化转型过程中，数据应用的安全性、合规性是前提
由于数据价值被不断挖掘，企业在积累自有触点数据的同时，开始关注第二方和第三方数据的获取和应用，而这些数据的获取和应用需要符合相关法律法规，即需要获得消费者授权。
创略科技在丰富的项目实践中发现，很多客户并不缺乏数据量，但是数据维度不够丰富，影响了对客户的洞察深度。基于此，可通过联邦学习及隐私计算的方式，在安全屋上进行相应的建模，然后把建模的结果进行分享，直接应用到各具体场景，既丰富了客户数据的维度，又可以保障数据的隐私性及合规性。
创略科技NEXUS CDP基于企业数字化转型痛点提供有针对性的解决方案
不同行业、不同场景下，企业和客户的痛点及需求不同，NEXUS CDP可结合AI技术能力，为企业提供有针对性的解决方案。
比如，在零售行业，企业首要解决的痛点问题是获客成本高昂、流量运营粗放割裂、用户运营缺乏科学管理导致用户流失严重等，创略科技NEXUS CDP可通过埋点、ETL、数据导入等方式进行全域数据采集，然后对实时/离线数据进行打通，统一数据输出口径；建立用户画像，实现360°用户洞察，支持业务决策；基于AI技术进行智能分析预测，科学管理用户全生命周期各阶段，制定贯穿用户生命周期的精细化运营策略。
又比如在汽车行业，最需解决的是销售线索难以度量、线索分发不够及时、高质量客户无法及时转化等诸多痛点，创略科技为其搭建统一高效的大数据管理平台，形成企业数据合力，再融合机器学习、深度学习和AI技术，以算法赋能，在产生需求、产品对比、购买决策、维修保养、续保/置换、新品迭代等各阶段部署数字化端到端营销解决方案，最大化实现客户留存，提升直复营销效率。
企业数字化转型需要建立在庞大、海量的数据基础上，并且使数据基础和数字技术发生真正的赋能效应，达成最终的规模价值。创略科技凭借高效的数据治理、分析及应用能力，致力于差异化地为各行业企业提供AI驱动的客户数据技术解决方案，助力其安全、高效实现数字化转型。
