新零售時代來臨

以消費者體驗為中心的數據驅動的泛零售狀態

新零售時代 數據驅動決策

透過個人化標籤,將使用者細分不同群組數據分類,針對六大產業,客製化數據模組,成為廣告主最佳獲客利器。

連鎖門市

獨家LBS分點報表:各店分區域廣告成效分析,未來針對各店點客製化行銷依據。

美妝產業

競品訂單攔截: 針對競品門市投放廣告,喚醒潛在客群

金融保險產業

消費者行為分析資料庫: 精準鎖定留下高消費族群名單

休閒生活產業

LBS O2O數據: 移動場域連結消費者,導入人流

百貨商場

客流數據蒐集: 館內人流動向分析,掌握提袋率和停留時間關係

食品餐飲產業

即時人流探勘:洞察離尖峰時段人流/翻桌率

新零售時代 數據驅動決策

透過個人化標籤,將使用者細分不同群組數據分類,針對六大產業,客製化數據模組,成為廣告主最佳獲客利器。

獨家LBS分點報表:各店分區域廣告成效分析,未來針對各店點客製化行銷依據。

競品訂單攔截: 針對競品門市投放廣告,喚醒潛在客群

消費者行為分析資料庫: 精準鎖定留下高消費族群名單

LBS O2O數據: 移動場域連結消費者,導入人流

客流數據搜集: 館內人流動向分析,掌握提袋率和停留時間關係

即時人流探勘:洞察離尖峰時段人流/翻桌率

獨家LBS分點報表 預測未來行為

透過數據分析,產出LBS分點報表,可針對各個投放區域數據分析廣告成效

擁有這些使用者輪廓數據後,將能預測消費者未來行為,以利行銷活動之依據。

人流轉客流經濟循環

AdLocus推播提升品牌記憶度,再藉由GetLocus分析客流狀態,再透過AdLocus進行二次再行銷推播。

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