程序聚合 软件案例 tob 世界五百强企业 RPA+舆情系统+经营管理数智系统大数据+精准营销系统开发

tob 世界五百强企业 RPA+舆情系统+经营管理数智系统大数据+精准营销系统开发

行业:电商、汽车
载体:爬虫/脚本、算法模型
技术:Java、Python

业务背景

KPI指标变化的实时呈现不难,难在指标变化的真因明确、难在明确真因后的及时精准干预、难在将客户需求与kpi短板挂钩,及时释放客户需求

功能介绍

机器学习算法案例
-公司拥有自主研发、自主知识产权的机器学习自动化建模平台-Model Robot,在客户行为预测、商品推荐算法、因果分析推理模型、自然语言处理和视觉学习方面拥有成熟模型,沉淀了丰富的实践经验;

精准营销系统功能案例
a. MA系统、多维客户画像标签、千人千面,精准筛选
b. 精准推荐系统: 内置推荐引擎、车辆进店,摄像头自动识别,一车一策,精准营销

知识图库与舆情系统
a.KG Learnings-以汽车售后收益诊断为例,已落地多家主机厂,500余家4s店;gpt式领域知识查询已落地应用1年以上
b.舆情系统: 全网开源数据实时抓取、清洗处理和分析呈现,多家豪华品牌连续三年采购

定制BI开发
a.除多业务层级、多岗位角色关联指标实时大屏呈现外,也具备AI辅助的决策分析和短板精准诊断功能
b.与精准营销模块无缝对接,知道KPI短板在哪里,也知道造成KPI短板的原因在哪里,也知道弥补短板的目标引流客群是谁,什么干预措施能带来多大量化效果


项目实现

以经营诊断系统定制开发为例,客户原来已经有了一套BI系统,但发现用不起来。我们入厂深入调研后,
发现使用情况不佳有几个潜在原因,比如源数据取数的业务口径不清晰、不准确,比如bi指标只是简单的罗列,
没有充分融合绩效收益类核心目标,这使得指标间的关系、以及细分指标对核心目标的量化影响没有被准确捕捉、
也没有被量化呈现,并且kpi的短板没有与弥补短板的抓手挂钩,客户领导只能看到结果,但无法及时有针对性干预。。。
基于这些发现,我们首先梳理清楚客户底层指标对应的业务逻辑,然后通过图学习方式建立诊断+精准营销的知识图库、图谱,
并将经营决策诊断和精准营销模块作为一个整体来联动设计,使两者无缝衔接,这样客户不但能够实时清楚其KPI的表现、而且可以一
目了然明确导致KPI变化的真因和可干预的有效措施、预期效果,既锁定tob的策略管理问题点,也锁定toc端的目标客户及其需求,
通过落地过程的量化追踪,促动了KPI指标的稳健提升。

示例图片视频


上海兰姆达数据科技有限公司
1天前活跃
交付率:100.00%
相似推荐
Python 航班爬虫系统
Python航班信息爬取系统是一款利用Python网络爬虫技术(如Requests、BeautifulSoup和Selenium库),从航空公司和在线旅行服务平台(如携程、同程旅行等)自动化抓取航班数据的工具。它能够高效获取包括航班号、起降时间、机场、航空公司、票价及准点状态等在内的结构化信息。 该系统通常支持处理静态网页和动态加载(Ajax/JavaScript渲染)的复杂页面,并能应对常见的反爬虫策略。爬取的数据可被清洗、规范化,并存储为CSV、JSON文件或导入数据库(如MongoDB),用于后续的数据分析(如价格趋势、准点率统计)和可视化,为出行决策、市场研究或运营优化提供数据支持。
owl成都领克汽车工厂无人仓储-owl
此项目分为B端和 APP(PDA), B端产品主要功能: 1.仓库库区、库位、储位等管理,并一与现场对应; 2.拉动关系管理,在系统配置不同的拉动关系,将物料在,工厂流转的整个过程标识清楚; 3.物料管理:旨在管理物料出入库及质检等操作,实现工厂物料精确管理; APP端: 1.现场人员收货操作; 2.现场潜伏式 AGV 人工调度; 3.物料移库、出库的人工操作等功能
永辉数字化改造项目
在科技战略的引领下,永辉以YHDOS系统的开发及应用为起点,开始了全方位的数字化改造。该系统不仅作为永辉大业务中台的支撑,更涵盖了采购、销售、交易、店仓管理等多个核心环节。通过这一系统,永辉旨在实现总部对一线业务的实时掌握,以及业务流程的信息化、分析的可视化和全面的智能化。
该项目致力于打造冷链储运行业全栈式数智化运营平台,为冷链产业日常运营、管理与服务,提供线 上平台支撑。建设内容包括万吨通服务平台、门户网站、微信小程序和 BI 可视化大屏-智链云仓
1、参与需求评审、技术评审、编写测试用例、测试用例评审、测试计划、测试报告; 2、负责系统核心业务流程的测试执行,重点聚焦于冷库管理和仓储管理相关模块; 3、对系统内涉及货物的关键操作流程进行测试监控与验证,包括(货物调度/进仓/存储/出仓); 4、负责测试过程中缺陷的识别、记录、跟踪与闭环管理,累计记录并跟踪缺陷超过160个; 5、使用XMind等工具梳理并清晰绘制6条核心业务流程,形成可追溯的测试依据。 6、主动识别需求文档中的关键歧义点(如入库订单超时作废规则),精准定位测试用例与原型设计的矛盾, 推动问题在项目群层面讨论澄清,并及时更新测试用例,有效避免了因需求理解错误导致的版本返工风险。 7、使用Charles测试工具做弱网测试、打断点测试、修改请求响应参数测试; 8、对预发布环境发现的Bug用另一个环境回归,来分析Bug原因,找出问题; 9、工作中与产品研发理解不一致的需求,向测试经理反馈,并落实解决方案; 10、在前后台交互时,利用SQL语句进行数据库查询验证,检查初始化页面数据显示的正确性; 11、使用跳板机日志平台操作系统查看日志,确定BUG原因并反馈给开发; 12、下班前执行 Python + Adb 对App进行Monkey测试,发现Error日志提交给开发定位问题;
MES系统
1、采用MRP II 管理模型为基础的MES系统 2、针对企业的既有使用习惯,向上下游业务延伸,完成了基本的ERP功能。 3、提供APS(高级排产)功能,可以动态排产,并联动物料采购以送货计划。 4、拓展了AI Agent功能,可以针对部分业务动态执行自然语言的交互。
帮助文档   Copyright @ 2021-2024 程序聚合 | 浙ICP备2021014372号
人工客服