许多企业面临着缺少市场调研、自有数据库混乱难以统一、公司内部数据不透明等问题，导致在推广初期面临第一方数据缺失的问题
营销知识图谱通过采集和清理第一方与外部数据，对用户根据固定特征、兴趣特征、社会特征、消费特征、动态特征等进行分群标记，帮助企业完善用户画像
在用户画像完善之后，可以通过不同维度、不同逻辑的推荐模型，帮助企业跟踪学习客户销售行为偏好，提取高价值客户的共有特征，从而在海量企业数据中预测出潜在客户
与传统的数据模型不同的是，深度学习强调“学习”这一过程，通过科学设计的数据采集节点，形成有效的数据闭环，从而循环迭代优化模型，持续提升销售线索预测的精确率，形成“推荐精准--销售线索更优质--模型进一步优化--推荐更加精准”的正循环
对于缺少第一方数据的中小企业，或者是缺少外部数据的新兴行业，我们依托以全国2.3亿企业为主体，1000+维度的企业信息为主体属性，企业之间关联为主体动态关系的知识图谱，帮助企业预测客户、触及客户
海量的企业数据
可靠的应用数据
多维的风险数据
可视的关联关系
多维的视图展示
多元的平台应用
精准的查找方式
便捷的检索方式
专业的解决方案
数据采集、预处理；知识结构化与数据融合
实体构建、实体属性挖掘、实体关系识别与链接、知识推理
多种展现形式、智能信息挖掘模块、关系挖掘
构建用户画像
算法持续优化
预测推荐客户