随着互联网红利期消退，获客成本越来越高，运营增长也趋于乏力，市场的整体流量红利结束，企业想获得更高的ROI，降本增效；企业对新客户、存量客户、流失客户了解较浅，运营效率低；企业缺少海量数据和建模能力，标签饱和度和准确性较低； 极光画像旨在用数据帮助企业构建用户画像和标签体系，助力于企业实现精细化运营和精准营销。
痛点：
缺乏全域数据
数据来源单一，数据不够全面和立体，缺乏公域数据；
流量成本高
流量红利消失的大背景下，流量成本越来越高，企业想要获得更高的ROI；
用户画像难
在营销投放上和运营增长上，人群圈选不准确，直接导致效果不稳定；
标签生成难
数据源割裂，治理难度大，无法开展高质量的标签建模工作。
极光画像优势
灵活简单
提供多种标签创建方式，用户可在标签生产界面实现可视化的操作，灵活生产所需标签；
数据准确
稳定的自有数据，多端全域数据识别、融合、打通，确保数据源指标的趋势准确与稳定；
深度洞察
数据标签丰富，包含基础属性、设备属性、行业标签、应用偏好、统计类标签，全方位刻画用户兴趣特征；
数据更新快
自动化数据算法平台，保证数据例行更新，接口极速响应。
解决问题
构建360度全息用户画像体系，依托自身海量移动终端数据，对用户线上和线下行为进行分析，构建多维、准确、及时的全息画像体系，并以开放接口的形式提供服务。
用户标签
通过可视化的方式，勾勒出人群的用户特征分布和行为特征分布情况。可多维、立体的获取用户群的画像信息，实现对用户群的画像分析。
自定义标签值：自定义每个标签值的名称以及取值规则，给满足条件的用户打上对应标签值。
基础指标值：将用户完成事件的次数或其他指标的统计结果作为标签值。
首末次特征：将用户首次或末次完成事件的时间点、距离今日天数或其他属性作为标签值。
事件偏好属性： 将用户完成事件按照某个属性进行分组排序，使用排名靠前的分组作为标签值。
行为分布结果： 将用户完成事件在指定时间段内分布的天数或小时数作为标签值。
导入创建：使用上传文件计算结果作为标签值，为用户进行标记。
用户画像
通过可视化的方式，勾勒出人群的用户特征分布和行为特征分布情况。从而可以多维、立体的获取用户群的画像信息，实现对用户群的画像分析。
极光标签
用数据帮助企业构建用户画像和标签体系，助力于企业实现精细化运营和精准营销。
人口属性：描述用户客观性的基本情况，如消费偏好、收入能力水平、消费水平等。
设备属性：用户的网络终端的基本参数，包括不限于终端类型、品牌、运营商等属性。
APP偏好：描述用户的线上行为，覆盖旅游、游戏、生活、社交等多个方面。
线下行为：洞察用户在各个行业、品牌、出行等的到访偏好。
极光画像
通过标签方式更全面、更立体的勾勒出用户特征，标签体系，助力于企业实现精细化运营和精准营销。
