大数据产业创新服务媒体

——聚焦数据 · 改变商业

---

Stratifyd是AI驱动的增强智能数据分析平台，帮助企业深度挖掘全渠道客户互动数据。平台兼具实时交互、图像可视化、结构化和非结构化数据的分析能力，识别差异化标签数据，客观聚类海量文本中的重要内容，帮助各种规模的企业快速、科学、精准地预测和判断消费者的情感意图，洞察数据背后的商业价值，为决策者提供数据驱动的决策支持，实现高质量的获客、转化与留存，提升企业的经济效益。

Stratifyd增强智能数据分析平台适用于全行业、多场景的应用，主要目标客户群体包括：企业决策者、客户体验官、数字营销人员、客户关系管理人员、运营人员、客服人员、数据分析师等。

Stratifyd的使用场景主要包括以下几个方面：

应用场景一：客诉分析

监测不同渠道消费者投诉情况，捕捉对话蕴含的重要指标。利用Stratifyd非监督自然语言理解模型自动抽取客户抱怨的焦点话题，发现体验痛点，帮助企业优化产品服务，提升消费者满意度和消费体验。

应用场景二：潜客识别

分析客户互动数据，提炼客服金牌话术。借助Stratifyd强大的AI模型训练框架，快速训练出匹配业务目标的识别模型，帮助外呼部门在单位时间内快速找到更多的高意向潜在客户，大幅提升成单率。

应用场景三：竞品对比

监控竞争对手的消费者公开数据，基于消费者的评论、讨论内容，在同一分析框架下对比您与竞争对手的产品或服务特点，洞察竞争对手的最新动态和市场策略，取长补短，及时调整业务方向。

例如，Stratifyd通过数据连接器帮助某知名烟草集团监控全球100多个国家和地区的竞品在不同电商网站上的销售情况与客户反馈。在Stratifyd BI报表界面中，通过拖拽“评论数量”、“客户评分”、“价格”三个维度绘制交叉散点图，定位出不同市场潜在的高影响力竞争对手，从而制定有的放矢的销售和市场计划进行监控和针对。

应用场景四：产品优化

利用非监督学习聚类算法，快速发现消费者的热议重点、情感态度，了解消费者对现有产品或新上线产品的使用体验，深入探究影响消费者体验的关键因素，更好地指导产品的开发和升级。

例如，Stratifyd曾帮助某知名快消品牌分析客户反馈，从差评分析里定位问题发生的产品型号、投诉渠道、购买渠道等，找到可能引发大面积负面口碑的趋势，从而不断优化产品设计与服务。

应用场景五：舆情监控

采集微博、论坛等包含大量网民讨论的媒体渠道数据，针对未知舆情话题进行聚类归纳，帮助企业或政府工作人员快速发现热线投诉之外的舆论问题，及时帮助用户解决困扰，维护企业和政府形象。

例如Stratifyd曾帮助某知名咨询公司从海量提及企业品牌、产品的原生博文中找到真正来自消费者的反馈博文，并识别出消费者的意图，如咨询、炫耀、抱怨等。AI模型帮助该公司大幅提升识别任务的效率，帮助其高效完成该运营服务。

应用场景六：市场营销

通过多渠道交叉分析消费者反馈，对比流行话题，分析社交平台的营销创意有无引爆热烈讨论，检验营销效果。还可通过分析消费者互动情况和属性记录，进行增效机会预测，快速甄别高质量客户，实现精准营销，促进销售转化。

应用场景七：人力资源

利用Stratifyd数据连接器采集招聘网站数据，分析有关公司形象及管理体制相关的内部匿名评价，及时调整公司战略布局，改善企业文化氛围，完善奖励机制，减少人才流失。

Stratifyd增强智能平台应用业界前沿 AI 算法，让企业享受数据洞察带来的非凡商业价值。

Stratifyd核心功能介绍：

1）轻松连接外源数据

强大的数据连接团队，收集全渠道客户互动数据及其他公开数据。丰富的数据连接工具以及转化引擎，一键接入AI数据分析平台。

2）AI模型的高效训练与部署

为分析人员提供 Neural Network、Random Forrest等机器学习和深度学习算法，帮助分析人员高效训练并部署与业务紧密相关的 AI 预测模型。

3）核心文本分析功能

利⽤NLP、NLU技术结合聚类算法快速处理⼤批量⾃然语⾔⽂本数据，提炼流⾏话题，了解客户情感态度和观点意图。结合⾃定义⽂本话题标签⼯具Taxonomy，定向监控重要议题发展趋势。

4）语音转写与分析

基于自然语言处理技术，支持将呼叫中心的电话录音转换成文本数据，并导入AI数据分析平台。借助非监督学习聚类算法，分析通话指标及互动内容，总结流行话题与情感，探究数据背后代表的业务洞察。

5）动态可交互的可视化报表

无论数据格式多么复杂，最后皆可以可视化报表的形式直观呈现数据分布和变化趋势。您还可以依靠控件联动机制快速实现动态筛选，层层深钻，定位核心问题。

6）业务流程自动化

分析看板轻松创建，⾃动更新数据随时⽀持决策。AI模型⾃动进⾏⼤规模判断预测，桥接公司业务系统，实现业务流程自动化。

2020年，Stratifyd重磅发布5.0和5.1版本，从产品性能、可视化呈现、UI设计各个方面都有极大提升。增强的人工智能分析能力为用户提供流畅的数据交互体验，样式丰富的可视化图表允许用户根据不用的业务场景随意切换，人性化的UI设计更加符合用户使用习惯，让用户在轻松愉悦的环境中快速完成复杂的数据分析与业务洞察。

1）可视化效果增强

新增3种可视化图表类型，从空间大小和视觉效果层面都有极大改善，让用户的选择更加游刃有余。同时，在现有图表基础上进行功能更新，增加视图效果的呈现方式，让业务洞察更加清晰明了。

2）数据分析能力提升

对分析序列进行优化，增强海量数据的并行分析能力，提升人机交互体验；引入新的聚合引擎，每一个筛选、下拉操作都伴随着实时的视觉呈现。

3）UI 设计改善

从整个界面操作逻辑与页面关系的角度考虑重新设计UI ，更加符合用户使用习惯和情感需求，保证用户尽可能简单、高效地与产品交互。

Stratifyd 提供人工智能驱动的端到端的数据分析解决方案，打通前台业务与后台数据，让各职能部门高效完成数据的共享、分析与挖掘，洞察业务与客户的深层次规律，最终构建可共享的数据分析方法与 AI 模型，提升企业价值。

2020年服务客户过程中，Stratifyd展现了卓越的竞争优势：

●和传统 BI 工具相比竞争优势

Stratifyd 拥有顶级 BI 工具所具备的「数据可视化」报表界面，方便分析人员实现控件间联动，进行多维度数据的层层深钻。与此同时，Stratifyd 还拥有「自然语言处理和理解」和 「AI 模型训练部署」两大核心 AI 模块，可帮助分析人员深挖文本类数据，提炼流行观点与情感，同时生成业务专属的 AI 预测模型，大规模提升决策效率。

除此之外，Stratifyd 提供了强大的「公开数据连接器」帮助企业客户监控爬取公开市场数据，360 度掌握企业外部情况。这些模块都是传统 BI 工具所不具备的。

●和数据科学与统计软件相比竞争优势

典型的数据科学与统计软件虽然在数据科学与统计领域功能强大，但需要使用者熟练掌握编程语言，对于业务部门来说门槛过高，需要专门培训，学习成本高。

Stratifyd 提供「无代码 (No Code)」使用环境，分析人员可轻松上手，无需掌握复杂的算法含义或特殊的编程语言，通过鼠标“点击拖拽”的操作即可享受前沿的机器学习、深度学习、NLP/NLU 等 AI 算法，分析结构化和非结构化数据，洞察问题背后的深层原因。

Stratifyd服务的客户分布在快消、零售、金融、医药、软件、电子、制造、能源、咨询服务等多个行业，代表客户包括金融行业 Ally、MasterCard，财务软件科技公司 Intuit，财富 500 强软件信息科技公司联想 Lenovo、微软、Arvato，医药行业礼来 Lily，汽车行业梅赛德斯奔驰，零售快消业沃尔玛 Walmart、金佰利 Kimberly-Clark、Kreg Tool、Etsy，客服行业LivePerson 等等。

大数据时代消费者的触点太分散，企业无法获取消费者的完整画像，也不能完全了解消费者的喜好、需求。要洞察消费者痛点，真正了解其需求，就要深入挖掘消费者反馈数据，从海量信息中提炼有价值的见解。Stratifyd增强智能数据分析平台能够将隐藏在数据中的信息和知识挖掘出来，让消费者意愿更加透明，为企业科学决策提供依据。

Stratifyd带来的主要市场价值可以归纳为以下四点，Stratifyd可以帮助企业：

价值一：提升客户粘性

Stratifyd通过收集、分析全渠道消费者反馈数据，了解消费者的热议重点和情感态度，优化产品与服务质量，满足客户所需，帮助企业提升客户满意度和消费体验，提高客户的获取与留存率。

价值二：驱动业绩增长

Stratifyd助力企业深度挖掘非结构化文本数据背后代表的业务洞察，精准判断消费者的情感态度和兴趣偏好，找到业绩增长的短板，激活企业潜在业务领域的商业价值，实现高质量增长。

价值三：增强市场竞争力

除了分析企业自身消费者反馈需求，Stratifyd还分析竞争对手的消费者公开数据，洞察竞争对手的最新动态和市场策略，找到市场缺口和漏洞，挖掘新的机遇点，及时调整业务决策方向，增强市场竞争力。

价值四：提升品牌影响力

增强的人工智能数据分析能力可以让企业实时获悉消费者互动反馈情况，了解消费者对产品、服务及品牌价值等不同维度的评价，助力企业优化产品设计与宣传，提升品牌影响力。

提示：直接点击文末左下角“阅读原文”链接可直达该产品官网页面

产品所属企业·斯图飞腾：

北京斯图飞腾科技有限公司（Stratifyd Inc）总部位于美国南部金融重镇夏洛特，是全球领先的增强智能数据分析服务提供商。公司拥有强大的非结构化数据语义分析能力，致力于推进AI在企业数据分析以及商业智能领域的进步。Stratifyd增强智能平台通过整合多个数据源的结构化和非结构化数据，深入洞察消费者反馈数据背后的故事场景，在短时间内呈现出价值非凡的商业见解，同时实现了决策者和管理人员之间的信息无缝传递。