在直播電商領(lǐng)域宾袜，精準定位高價值用戶對電商平臺至關(guān)重要捻艳。通過深度數(shù)據(jù)分析驾窟，我們能夠深入研究用戶的流失率和購買力度，進而揭示流失用戶與留存用戶之間的行為差異认轨。這一深入剖析為我們提供了關(guān)鍵見解绅络，能夠幫助我們制定更有針對性的決策，以有效地降低流失率嘁字，從而提高GMV恩急。
通過深度數(shù)據(jù)分析，決策者能更明智地應(yīng)對流失問題纪蜒，制定個性化策略衷恭。這不僅解決當前問題，還能預(yù)測未來趨勢纯续，使企業(yè)更靈活地調(diào)整戰(zhàn)略随珠。理解用戶行為模式，精準洞察需求猬错，為企業(yè)提供有針對性的解決方案窗看，實現(xiàn)智慧、持久的業(yè)務(wù)發(fā)展倦炒。
今天就介紹一下最近了解的一款數(shù)據(jù)分析軟件-DeepBI显沈。
DeepBI 高效工作精確描繪客戶
在直播電商領(lǐng)域中，保證客戶不流失、提高客戶購買力度是最重要的兩個方面拉讯。確認哪些用戶行為與數(shù)據(jù)和它們有關(guān)系是電商們的 “頭號任務(wù)” 涤浇，DeepBI作為一款基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的工具，不僅具備卓越的準確性和精度魔慷、處理復(fù)雜數(shù)據(jù)并提供可信賴的結(jié)果的能力芙代。它還可以通過縝密的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)常人難以注意到的“蛛絲馬跡”再通過這些常人難以察覺的聯(lián)系及時提供結(jié)果和建議。僅僅只需要一句簡單的描述和短短的幾秒時間盖彭，就可以快速分析出保證客戶不流失纹烹，提高客戶購買力與用戶的哪些行為有關(guān)系進行可視化分析甚至是展開一份報告。
在如何保證客戶不流失的例子中召边，首先提出了幾個可能的情況铺呵。
1.客戶流失量與不同的城市有著關(guān)系
2.客戶流失量與倉庫到客戶距離的關(guān)系
3.客戶流失量與滿意度評分的關(guān)系
4.客戶流失量與用戶生命周期的關(guān)系
5.客戶流失量與客戶是否抱怨的關(guān)系
分析這些關(guān)系往往需要大量的人力來對這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)進行處理，但是現(xiàn)在可以交給DeepBI在短時間內(nèi)進行快速分析隧熙，找到最能影響客戶流失量的數(shù)據(jù)關(guān)系片挂。
通過DeepBI的探查與分析，我們清楚得知用戶的生命周期與用戶是否抱怨這兩個用戶行為與用戶的流失率有著較大關(guān)系贞盯。
通過自然語言與DeepBI交互不僅準確的分析出了客戶流失量的關(guān)鍵還將這些數(shù)據(jù)進行了可視化音念。
但是在可視化的過程中DeepBI還存在一些問題，從上述例子中我們可以看出圖表的表頭有所重疊躏敢。
DeepBI是怎么做到的
這款軟件可以分析如此復(fù)雜的數(shù)據(jù)闷愤，并從這些繁雜的數(shù)據(jù)中確定出與客戶流失量的關(guān)系。DeepBI是如何做到的呢件余？
我們用一個問題來看一下它的工作原理：
提出問題：怎樣提高關(guān)注數(shù)
在收到問題后讥脐，會先由select_analysis_assistant對問題進行一個簡單的分析
之后會由base_mysql_assistant function 找出與所分析的問題相關(guān)的字段
再由python_executor分出具體步驟并寫出對應(yīng)的python代碼
最后由select_analysis_assistant得出結(jié)論并輸出給到我們。
總結(jié)
DeepBI可謂是重新定義數(shù)據(jù)分析-“數(shù)據(jù)分析零門檻”啼器，只要你有需求旬渠，它就會給解決，再也不需要在繁雜的數(shù)據(jù)表中找關(guān)系了端壳，我們來問告丢，它來答，讓AI智能體們?yōu)槲覀兇蚬ぃ?/p>
DeepBI? 是基于GPT4的Muti-Agent數(shù)據(jù)分析軟件损谦，現(xiàn)已在GitHub上開源岖免。
GitHub開源地址https://github.com/Deepinsight-Ai/DeepBI
現(xiàn)掃二維碼加入DeepBI?用戶群，聯(lián)系客服還可免費領(lǐng)取20萬試用Token成翩，數(shù)量有限觅捆，先到先得
