携手客户创新突破的成功案例

客户需要深入了解市场对车辆性能的具体期望和感知价值，以便设计出更符合需求的车型。

客户期望通过分析了解市场对声噪性能、车内空间（前排与后排）、日常乘坐人数的期望，以及对车辆通过性（包括离地间隙和软硬度）的评价，来优化车辆设计。

客户希望评估市场对智能安全配置的期望和感知价值，以及对加速性能（加速时间、启动速度和最低百公里加速时间）和加速度的实际感受，从而提供更精准的产品和服务，满足期望并提升市场竞争力。

客户希望能够打通本品的人-车-生活数据，并补齐本品人端的数据，通过整合人-车-生活数据，可以全面了解目标的需求、行为习惯和生活方式。

客户希望补充本品人端数据可以更好地了解目标的个人特征和偏好，从而提供更精准的产品和服务，与竞争对手形成差异化。

客户希望能够获得竞品品牌/标杆的数据，包括竞品/标杆人-车、生活数据。通过获取竞品的相关数据，可以进行对比分析，了解他们的市场表现、用户行为以及产品特点，从而更好地把握市场趋势和竞争态势。

客户期望能够通过分析基本属性标签和车辆标签，直接找出有增换购意向的保险客户，并重点关注其增购或换购需求。通过综合运用这些。

客户希望能够根据基本属性标签和车辆标签分析，对保险客户进行圈层分级，将保险客户进行分级，以便更好地进行定制化的服务和管理。

客户希望能够通过综合分析基本属性标签和车辆标签，识别具有潜在增购或换购意向的保险客户，并进行个性化的推荐。

客户希望能够结合通话标签，分析通话频次和是否主动通话的保险客户，并采取措施激活他们的保险服务，从而提高保险客户的激活率。

客户希望能够通过分析APP标签，发现二手车APP活跃度变强、汽车垂媒APP活跃度变强的保险客户，并针对他们提供个性化的邀约内容，提升保险客户的邀约意向率

客户希望能够通过分析基本属性标签、车辆标签和AOI标签，找出近期频繁驾驶车辆到过其他品牌4S店、汽车销售中心、二手车市场的保险客户，并进行邀约，提高保险客户的邀约到店率。

客户希望对车主用户进行精确细分，以便针对不同用户群体提供高度定制化和个性化的服务。

客户希望借助客户标签分析来深化对客户品牌忠诚度的理解，并采取措施减少客户流失，从而建立更稳固的客户关系，并推动品牌的持续增长。

客户期望一个全面的车辆管理系统，该系统能够提供安全排查和实时预警服务，确保行车安全；在事故发生时，能够及时预警并协助处理，减少损失。

客户希望系统应根据驾驶习惯和车辆状况提供个性化的驾乘优化建议，以提升驾驶体验。

客户希望系统能主动安排服务预约，根据车辆使用情况推荐必要的维修和保养服务，并在重要的保养或服务到期前提供关怀提醒。

客户希望系统应智能管理工单，确保服务流程高效顺畅，同时在保险、年检等关键日期到来前提醒客户，帮助客户避免遗漏，确保车辆始终处于最佳状态。

客户希望通过车险用户行为及体验洞察对比，筛选出跟车险相关或对车险定价有影响的用户标签，并能够将筛选出的标签设定为模型的核心因子，比如“驾驶人员在车上用手机接打电话”。

客户能够运用车联网车险定价的数据，联合独有标签因子，同时能够运用机器集成学习算法stacking，包括k-NN、随机森林和朴素贝叶斯基础分类器构建用户评分模型，实现模型效果显著提升15倍以上，模型打分更加科学结果验证更准确。

客户希望通过过洞察车险相关的人群标签因子，进行人群细份，从而了解细分人群的出行偏好、兴趣、消费能力、职业和媒体习惯等。

客户期待运用数澜的分布式算法、加密算法，搭建大数据预测模型继而设计开发相对应细分客户的沟通话术、内容推荐、活动邀请、礼券发放等个性化运营策略。

客户希望通过车联网推荐购能够找到高意向愿意被推荐转化的保客，从而能够激活高意向愿意被转化的保客，最终实现被推荐保客的成交率的提升。

客户希望通过再购模型，对线索用户进行精准洞察井对不同的线索用户进行单条评级打分，甄别出高意向用户人群。

客户能够运用车联网车险线索转化对有增换购行为用户和摇摆用户，根据用户特征标签和单条评级打分制走对应的服务运营策略，从而提升线索用户转化。