我与数以千计的直接面向消费者的品牌合作，帮助他们制定电子商务增长战略，希望今天我能和大家分享一点。所以对于那些可能不熟悉 Daasity 的人来说，在 Daasity，我们与高增长的直接面向消费者的品牌合作，从他们的数据中找到更好的见解，以便他们可以充分利用他们的工具和技术堆栈，建立内部协调，并最终实现增长。做每个人都想做的事情，那就是更快、更有利可图地增长。所以今天我将分享更多关于这方面的内容。我想开始的第一个地方和我想与大家分享的第一个视觉效果就是您在这里看到的。现在，这只是您在整个堆栈中使用的不同应用程序的一个小快照。我强调这
非常小因为我认为在应
用商店中，至少有 100 倍的应用程序数量，远远超过您今天在这里看到的。现在，正如您所想象的，当涉及到数据时，当涉及到 印度数据 分析时，这会带来很多挑战，因为最终这些工具中的每一个都会存储自己的所有数据，它们以自己的方式报告事物。因此，当尝试构建报告时，当尝试分析整个堆栈和整个业务的数据时，通常需要来自不同团队成员的大量努力。现在，尽管这是现实，但我们通常
看到的是真正利用数据的品
牌和组织以及那些以数据为导向并使用真正高质量见解来做出决策的品牌和组织最终会胜过竞争对手。事实上，公司拥有更好的数据，当他们拥抱数据驱动的文化时，他们会发展得更快。他们会获得客户。他们获得新客户的可能性提高了 23 倍。他们的利润提高了 10%。除此之外，他们内部对应该关注的重点以及应该将精力投入到哪些方面以推动增长有着非常强的共识。现在，尽管这些都是事实，但大多数品牌也确实表示他们不是数据驱动的。这在很大程度上与我们在上一张幻灯片中分
享的一些挑战有关。这在很大程度上是因为他们必须付出大量努力，从他们拥有的所有不同工具中收集数据，才能了解他们的表现以及应 键目标”窗口中手动 该关注的重点。因此，Daasity 的最终目的是帮助解决其中的一些挑战。因此，在 Daasity，我们将大家可能在整个技术堆栈中使用的所有工具的数据集中起来，以便您了解如何优化这些工具以最大限度地利用它们，以便您可以围绕自己的表现、指标的计算方式以及应该关注的领域建立内部协调。最终，这样您就可以走出这个快速增长阶段并继续增长，并且以可预测和可盈利的速度
增长因我们处理这
个过程有几个步骤。第一步是确保您可以从品牌使用的各种工具和系统中提取数据。然后需要将其集中到数据仓库中。我们为所有 be 号码 这些历史数据建立了一个很好的存储。然后，它可以统一到所谓的数据模型中。现在，这些数据模型非常重要，因为它们内置了您的业务逻辑、指标计算，最重要的是，它们允许您跨工具、跨渠道和跨数据集分析数据。现在，这确实是良好分析的核心。如果我
们能够查看数据而
不仅仅是孤立地查看数据，那么我们就可以获得更令人信服的见解，我们的团队可以利用这些见解来确定我们应该如何改变或应该在哪些方面进行改进。因此，一旦完成了将数据统一在一起的所有工作，Daasity 就可以通过将这些数据可视化为仪表板来提供帮助，让您轻松了解每个功能领域应该关注的重点。这些领域包括营销、网站、运营、财务、客户细分等等。我们认为，就分析的高增长而言如果我们能够查看数据，而不仅仅是孤立地查看
