Datatist (畫龍科技)于2016年成立，是一支由北美硅谷的頂級智能運營博士專家組成的團隊，全球商業(yè)AI產品化的發(fā)明者和推動者。Datatist(畫龍科技)專注于研究商業(yè)決策的底層核心邏輯，通過精準找到用戶運營和企業(yè)業(yè)績增長的因果關系，從而準確預知未來行為，為企業(yè)做出正確的營銷決策“畫龍點睛” 。在尋找到普遍商業(yè)決策規(guī)律之后，形成通用化，標準化的智能運營商業(yè)決策產品， 再通過機器學習技術自動支持企業(yè)的智能決策和商業(yè)優(yōu)化。 Datatist (畫龍科技)致力于為整個行業(yè)提供智能運營的底層核心技術，Powered by Datatist 模式，成為決策大腦的芯片，賦能伙伴和企業(yè)。

商業(yè)AI發(fā)明者畫龍科技，為企業(yè)帶來新型經濟增長動力

降本增效是畫龍公司的核心競爭力，迄今為止畫龍科技已為金融和零售行業(yè)客戶，如銀聯(lián)、光大銀行、廣發(fā)證券、諾亞財富、華泰保險、聯(lián)合利華、大地保險、平安保險、蘇寧集團、海爾集團、廣汽豐田、梅賽德斯奔馳、瑪氏等知名客戶合作取得諸多成功案例。其中，在疫情最嚴重的2020年，海爾集團使用畫龍科技獨創(chuàng)的商業(yè)AI智能決策運營系統(tǒng)，快速有效地幫助海爾集團用戶運營部門完成了從ROI1:30+飛升到1:800+的震撼業(yè)績，新增業(yè)績達到3億多。

快速提升電商私域轉化效果，畫龍科技將全力賦能Oracle產品線

剛剛過去的雙十一，讓我們再一次看到了電商平臺下新消費品牌崛起的力量，這種新消費品牌對流量和“裂變式”增長的渴求，以及在D2C（Direct To Consumer）模式下企業(yè)自建與消費者渠道的必然之勢，都在宣告著圍繞私域流量展開的場景和工具將在未來成為主流。

Datatist畫龍科技是以商業(yè)AI驅動企業(yè)經營決策的運營專家，其具備三個強有力的系統(tǒng)支撐能力：

第一：技術創(chuàng)新力。

Datatist畫龍科技自主研發(fā)的商業(yè)AI智能決策系統(tǒng)，幫助企業(yè)建立智能化、自動化、一體化的智能運營決策引擎.

智能化：建立多維度機器學習，內置預測、推薦、聚類等數(shù)百個自主研發(fā)的AI機器學習算法，依托商業(yè)AI算法標準化研究，利用智能決策大腦在不同的運營場景下，自動應用商業(yè)AI算法，配置最優(yōu)的運營決策，包括人群，內容，權益，渠道等 ；②自動化、一體化：從數(shù)據(jù)云平臺架構，數(shù)據(jù)分析，用戶畫像，商機預測，營銷活動推送，A/B測試，到營銷效果跟蹤，效果分析，全部實現(xiàn)自動化，打通數(shù)據(jù)與運營之間的孤島，實現(xiàn)一站式閉環(huán)全局運營優(yōu)化，告別局部優(yōu)化，內外數(shù)據(jù)融合，內外營銷打通，真正做到閉環(huán)一站式運營優(yōu)化，提高整體運營ROI，解決目前企業(yè)極度缺乏數(shù)據(jù)運營專家的難題。

第二：商業(yè)AI技術解決客戶痛點問題。

快速有效提升ROI，為企業(yè)降本增效，是所有企業(yè)都關心的話題,能否最大化提高運營效率和降低生產成本，一直都是企業(yè)重點找尋的方向。

商業(yè)AI技術的核心就是幫助企業(yè)實現(xiàn)降本增效,商業(yè)AI技術可以幫助企業(yè)打造用戶全生命周期智能運營平臺，并對用戶進行深度挖掘，制定完整的智能化運營規(guī)劃。還可以通過原創(chuàng)的各類AI模型精準選擇人群，提高商機質量降低運營成本；通過AI推薦策略、權益和內容，進行個性化運營；通過線上模式，降低運營成本，提高轉化效果。

第三： 商業(yè)AI解決方案可創(chuàng)造新的商業(yè)模式。

未來，畫龍科技的產品將部署在OCI (Oracle云)上，以ADW(Oracle自治數(shù)據(jù)倉庫)為數(shù)據(jù)源，與Oracle應用產品NetSuite和Responsys兩款產品融合，共同為跨境電商用戶提供可持續(xù)發(fā)展的，更加精準有效的決策判斷，幫助客戶將私域用戶價值最大化。有了畫龍在商業(yè)AI智能決策上的助力，可以讓Oracle NetSuite在客戶服務延展度上有更多合作可能性，也讓Oracle Responsys提供更多高效率和優(yōu)質效果的服務，完美解決營銷問題。

針對企業(yè)級別的降本增效主要從供應鏈端和用戶運營端做起。畫龍公司在這兩端均有豐富的商業(yè)AI模型，如供應鏈端的銷量預測和智能補貨模型可以有效預測商家在未來一段時間內的產品銷售趨勢和補貨方向，不僅可以讓商戶能夠更好制定進銷存計劃，還能讓財務、庫房、人力配比等工作更加有序開展。

在用戶運營端，通過用戶全生命周期遷移模型可以準確區(qū)分用戶狀態(tài)，有針對性地進行權益和文案內容的投放，并通過復購模型、交叉購買預測模型和產品推薦模型來完成整個營銷鏈路的科學決策并提高營銷效果。

這些商業(yè)AI模型的應用，必然會在未來形成新的商業(yè)模式，讓我們的客戶輕松跨越“人找貨”到“貨找人”的模式。

面對競爭日益激烈的市場現(xiàn)狀，誰的行動更快，更能站在客戶的角度解決創(chuàng)新生產力、提升ROI、降本增效等企業(yè)痛點問題，誰就能在市場上所向披靡。未來兩家企業(yè)共同的發(fā)展目標,就是賦能更多企業(yè),讓企業(yè)擁有智能運營決策的能力,為企業(yè)降本增效、幫助企業(yè)在數(shù)字化轉型之旅中取得成功。

xiesc