客户满意度大数据智能管控平台建设方案

客户满意度大数据智能管控平台建设方案客户满意度大数据智能管控平台建设方案1逻辑架构APIAPI数据Mapping数据清洗数据归一数据治理服务引擎可视化组件客户运营满意度分析管理提升业主画像城市地图＋可视化大屏客户标签房屋标签服务标签保修投诉标签满意度标签承建商标签业主标签质量标签运营标签满意度提升标签类目体系（数据资产）房产相关系统质量管理系统售后服务系统物业管理系统保修投诉系统调研数据系统其他数据系统应用层平台层数据层展示层逻辑架构APIAPI数据Mapping数据清洗数据归一数据治

目录CONTENTS010203【目标实现】【核心优势】【功能介绍】04【产品示意】05【公司简介】目录CONTENTS010203【目标1.1客户满意度的重要性提升满意度，是为后续项目赢得客户，提升销量的最佳途径提升满意度，是提高品牌知名度，走规模化快速发展的必经之路提升满意度，维护好业主信誉，可以挖掘更大的商业价值1.1客户满意度的重要性提升满意度，是为后续项目赢得客户，1.2提升满意度难点归属01分类02分类03预测04预测05问题归属不清导致服务效率降低无法快速全局掌握业主反馈问题问题原因不明，难以反馈到起始端业主需求难以提前发现和满足无法提前预知群诉事件，提前预防1.2提升满意度难点归属01分类02分类03预测04预测01.3满意度提升思路数据分析驱动满意度提升将所有相关的数据打通、链接，消除数据间孤岛，形成全维度的数据体系，可以从横、纵向掌握全局，【消除孤岛、掌握全局】精确自动识别各工单的问题类别，统计分析后提升改进，同时，可以明确责任归属，提升服务水平与效率【问题分类、责任归类】通过业主行为，服务数据等，建立各项预警机制，包括满意度预警、事件预测、设备运营预警等，防患未然【预警机制、预测预防】1.3满意度提升思路数据分析驱动满意度提升将所有相关的数据1.4实现目标全局总览脉络清晰业务指导以数据驱动，实现智能化管理，提升客户满意度1.4实现目标全局总览脉络清晰业务指导以数据驱动，实现智能1.5主要功能数据资产化构建一套标准的售后服务运营大数据标签体系，可支持多个业务应用场景自动分类建立关于报修、投诉、满意度等的统一标准分类体系，自动化归类，自动化输出分类结果智能预警对设计、材料、服务、满意度等构建多规则预警体系，重构预警产品功能自动派单构建多渠道（邮件、短信、接口等）反馈机制，将发现的问题快速分发到指定责任部门质量管理通过对报修、投诉、调研等各类工单深度挖掘，找出个阶段质量问题，优化质量管理供应商评估通过数据挖掘，形成对各类材料质量和售后的评估，进而形成对供应商的评估设计指导结合对业主的反馈数据，形成对房屋设计，小区规划等工作的意见，提升设计质量原声分析结合调研数据，对业主原话文本进行更深度挖掘，了解业主需求，挖掘问题，业主画像将业主各类数据的关系打通，构建多维度的业主画像，打造域见DMP，预测预警客户行为客户运营基于业主画像，对业主进行个性化运营，满足业主需求，提供增值服务，提升满意度1.5主要功能数据资产化构建一套标准的售后服务运营大数据标

目录CONTENTS010203【目标实现】【核心优势】【功能介绍】04【产品示意】05【公司简介】目录CONTENTS010203【目标2.1优势一：沉淀了一套行业问题的标准分类满意度一级分类满意度二级分类满意度三级分类小区设计规划布局道路规划整体风格公共停车楼间距地理位置园林景观绿化环境公区质量公共设施电子门禁对讲机电梯消防电线公共区域地面车库地下室楼梯整体配套设施基础配套文娱配套公共配套市政配套满意度一级分类满意度二级分类满意度三级分类房屋质量门窗及五金门窗五金墙体质量材料地面质量材料天花板质量材料管道设施水管天然气管道楼体质量材料装修质量材料电器房屋设计户型设计门窗管道墙家具电器公摊功能分区楼体公共区域建筑外观满意度一级分类满意度二级分类满意度三级分类配套设施周边配套商场超市菜市场学校交通医疗商铺其他售后服务收房服务质量专业性效率安全服务态度专业性违规行为卫生服务保洁人员卫生品牌形象知名度其他整体印象其他满意度一级分类满意度二级分类满意度三级分类售后服务业主服务态度专业性效率维修服务态度专业性效率质保社区氛围活动关怀其他费用物业费停车费其他费用评价其他销售服务销售管理手续办理信息准确性样板房费用销售人员态度专业性信息安全针对满意度，域见产品沉淀了一套深受地产企业认可的标准问题分类（10项一级分类，27项二级分类、80项三级分类）2.1优势一：沉淀了一套行业问题的标准分类满意度一级分类满分词聚类文本语义识别关系解读情感分析算法训练2.2优势二：训练了一套高准确率的核心算法经过近两年的训练，在相同的基础数据体系下，在关于保修投诉、满意度的分析中，域见四个核心算法准确率高达92%以上。分词聚类文本语义识别关系解读情感分析算法训练2.2优势二：2.3优势三：建立了一套科学的计算标准0103050204满意度计算标准供应商评估标准服务能力计算标准质量风险预警标准业主需求预测标准2.3优势三：建立了一套科学的计算标准01030502042.4优势四：研发了一套贴近业务场景的可视化组件2.4优势四：研发了一套贴近业务场景的可视化组件

目录CONTENTS010203【目标实现】【核心优势】【功能介绍】04【产品示意】05【公司简介】目录CONTENTS010203【目标3.1域见四大类功能智能预警自动派单质量管理供应商评估原声分析设计指导业主DMP需求预测满意度分析业主画像管理提升客户运营将参与满意度调研的业主，结合其日常报修、投诉、原声等数据进行满意度分析，发掘影响满意度的根本原因分析业主的报修投诉的日常行为、分析业主的特征，从业主角度分析其满意度个性通过业主反馈信息，寻找业务不足之处，如质量问题、设计缺陷、服务不到位等，最终实现预警预测通过运营数据、原声洞察等，分析客户运营效果，发掘客户需求，与商业等部门联动，提供更多增值服务数据资产化自动分类3.1域见四大类功能智能预警自动派单质量管理供应商评估原声3.2逻辑架构APIAPI数据Mapping数据清洗数据归一数据治理服务引擎可视化组件客户运营满意度分析管理提升业主画像城市地图＋可视化大屏客户标签房屋标签服务标签保修投诉标签满意度标签承建商标签业主标签质量标签运营标签满意度提升标签类目体系（数据资产）房产相关系统质量管理系统售后服务系统物业管理系统保修投诉系统调研数据系统其他数据系统应用层平台层数据层展示层3.2逻辑架构APIAPI数据Mapping数据清洗数据归3.3功能简介：满意度分析报修投诉满意度调研满意度满意度问题发现智能报表12343.3功能简介：满意度分析报修投诉满意度调研满意度问题发现3.3.1报修投诉满意度分析报修服务满意度投诉服务满意度其他服务满意度二次服务满意度事业部各业主类型年龄段物业类型年、月、日从报修、投诉以及其他服务类数据中，将各类业主对服务后结果的满意程度进行汇总分析，并结合事业部、各类型业主、年龄段、物业类型、以及年月日等维度进行交叉分析，综合判断业主对服务的满意情况示例：各物业类型由报修转化为投诉的概率对比分析高层小高层多层公寓别墅12345时长（天）报修转投诉率的概率5%以内报修转投诉率的概率10%以内报修转投诉率的概率10%以上3.3.1报修投诉满意度分析报修服务满意度投诉服务满意度其3.3.2满意度调研（第三方）主要呈现以第三方调满意度调研情况，将调研结果更直观的通过产品化形式展示，并进行更多的横纵向对比集团整体满意度：80%80%1、调研基础信息展示：各事业部满意度对比各年份满意度对比各类型业主满意度对比2、调研多维分析展示（客户原声分析）：交付前后不满意因素对比满意度一直下降因素分析其他信息展示不同性别业主满意度对比分析各年龄段业主满意度对比分析3.3.2满意度调研（第三方）主要呈现以第三方调满意度调研3.3.3影响满意度的问题发现报修不满意内容投诉不满意内容调研不满意内容示例：影响满意度的因素指数排名因素1因素2因素3………因素N2017年投诉问题排名问题1问题N问题3………问题23.3.3影响满意度的问题发现报修不满意内容投诉不满意内容3.3.4智能报表将业务部门所关注的内容以可视化图表的形式呈现出来，并形成BI报表，可筛选、可下载3.3.4智能报表将业务部门所关注的内容以可视化图表的形式3.3.5附：满意度大屏展示满意度大屏展示集团满意度：85.3%3.3.5附：满意度大屏展示满意度大屏展示集团满意度：853.4功能简介：业主画像基础画像各业主类型、年龄段、性别、房产资产分布等业主个性化分析投诉偏好、活跃度偏好、缴费性格等业主查询单业主查询，如基础信息，家庭情况、投诉次数、报修次数、满意度状态等满意度图谱针对第三方满意度调研的群体图谱描绘3.4功能简介：业主画像基础画像业主个性化分析业主查询满意3.4.1基础画像置业偏好置业关注点置业需求置业驱动因素业主类型分布年龄结构经济能力家庭结构经济能力性别特征资产情况经济能力房产情况各区域分布个性化标签通过业主基础画像的建立，可以更加了解房企业主的整体信息，如年龄结构，家庭结构，性别，业主数量分布，资产情况等等，既有利于房产或物业熟悉客户和业主，更可以为其他分析提供基础依据3.4.1基础画像置业偏好置业关注点置业需求置业驱动因素业3.4.2满意度个性化分析业主类型性别二次投诉投诉内容年月日事业部物业类型满意度偏好年龄投诉特征分类高满意度群体特征低满意度群体特征投诉级别投诉频率报修级别报修频率结果反馈……..3.4.2满意度个性化分析业主类型性别二次投诉投诉内容年月3.4.3满意度图谱将参与第三方调研的群体单独进行分析，分析其在购房时、入驻后的投诉、报修、满意度情况交叉分析购房状态投诉状态报修状态满意度状态对企业的关注度认可度偏好度投诉频率投诉等级投诉态度服务后满意状况报修频率报修等级报修态度报修后满意状况满意度打分原声正向评价原声负向评价某类型群体3.4.3满意度图谱将参与第三方调研的群体单独进行分析，分3.4.4业主查询搜索：张三房产1房产2投诉投诉频率、强度姓名：性别：年龄：职业：联系方式：资产分布搜索家庭构成满意度影响因素类比3.4.4业主查询搜索：张三房产1房产2投诉投诉频率、3.5功能简介：管理提升将报修投诉内容按照部位、对象、问题、等级等并结合事业部楼盘等进行全维度呈现。根据报修投诉反映的问题，各种材料质量、材料供应商等进行分析。将问题按照营销、设计、施工、售后服务等进行分类，并归类到部门，提升工作质量根据日常工单，筛选出与满意度相关的热词，词云，并根据其

出现频率与关联度，寻找与满意度相关的关键问题结合各材料质量，建立交付时的质量评价，并在后期结合时间、材料等维度进行质量预警，提前发现存在的问题报修投诉问题分类材料及供应商分析部门问题归类词云、热词预测预警3.5功能简介：管理提升将报修投诉内3.5.1报修投诉问题分类10项一级分类27项二级分类80项三级分类示例：3.5.1报修投诉问题分类10项一级分类27项二级分类803.5.2材料及供应商分析各材料质量指数各材料质量趋势各供应商质量指数各供应商质量趋势某材料报修次数某材料重复报修次数报修等级维修满意情况回访某材料投诉次数某材料投重复诉次数……….示例3.5.2材料及供应商分析各材料质量指数各材料质量趋势各供3.5.3部门问题分析各部门列表各问题列表各员工名单工作内容分析根据部门职责，将问题归类，分析各部门问题不足，为各部门工作提升提供依据将各部门员工的工作内容进行分析，分析员工的工作质量，态度、工作量以及效率等3.5.3部门问题分析各部门列表各问题列表各员工名单工作内3.5.4报修投诉问题热评词分析1、通过热词出现的次数，寻找与满意度相关的主要问题；2、通过关联词云出现的频率，寻找各影响因素间的关系，寻找多级影响因素3.5.4报修投诉问题热评词分析1、通过热词出现的次数，寻3.5.5预测预警根据历史材料质量，建立起交付前的质量评估体系根据历史材料保质期，结合时间、季节、报修历史等，对报修频率，报修内容等作出预测XX房企2018年整体满意度预测服务满意度品牌满意度质量满意度施工满意度产品满意度XX项目交付能力评估XX项目交付各材料质量指数3.5.5预测预警根据历史材料质量，建立起交付前的质量评估01020304活动参与分析根据业主参与业主活动情况，分析业主偏好、业主个性化需求特征等商业需求挖掘通过大数据分析业主在商业层面的需求，如装修推荐、品牌推荐等多业态联动根据业主需求的反馈，可以结合开发商的商业等业务进行联动运营活动效果评价根据活动的参与度，效果反馈等，对活动运营效果进行评估，为运营提供指导3.6客户运营01020304活动参与分析商业需求挖掘多业态联动活动效果评

目录CONTENTS010203【目标实现】【核心优势】【功能介绍】04【产品示意】05【公司简介】目录CONTENTS010203【目标4.1登录页4.1登录页4.2报修／投诉-报修／投诉基本概况报修／投诉基本概况：包括报修／投诉指标概况、报修／投诉指标总览、报修／投诉指标分布、报修／投诉指标对比，宏观、交叉、对比分析客户“报修／投诉”的基本情况。4.2报修／投诉-报修／投诉基本概况报修／投诉基本概况：包4.3报修／投诉-报修／投诉详细分析报修／投诉详细分析：包括报修指标／投诉时间分布、报修／投诉来源分布、报修／投诉时间分布、日平均报修／投诉工单量分布、二次返修时间间隔分布、报修-投诉时间间隔分布、报修指标时间间隔对比，指导地产业务人员合理排布人力和快速响应客户需求。4.3报修／投诉-报修／投诉详细分析报修／投诉详细分析：包4.4报修／投诉-报修／投诉状态分析报修／投诉状态分析：包括报修／投诉工单状态分布、报修／投诉工单状态时间间隔分布、报修／投诉状态时间间隔对比，帮助地产业务人员快速掌握报修／投诉工单状态的变化情况。4.4报修／投诉-报修／投诉状态分析报修／投诉状态分析：包4.5报修／投诉-报修／投诉高级分析报修／投诉高级分析：包括报修／投诉类目分布、报修／投诉类目排名、报修／投诉目标排名、报修／投诉趋势详情、报修／投诉综合详情，利用大数据算法深度解析报修／投诉工单数据，形成国内首家系统性标准报修／投诉分类体系，快速识别和定位客户报修／投诉问题。4.5报修／投诉-报修／投诉高级分析报修／投诉高级分析：包4.6报修／投诉-报修／投诉重复记录报修／投诉重复记录：包括报修／投诉工单重复率、重复报修／投诉工单列表，利用大数据算法分析客户报修／投诉原声，提取同一业主就同一问题的重复报修／投诉记录，指导业务人员及时响应，减少反复维修／投诉处理的人力投入。4.6报修／投诉-报修／投诉重复记录报修／投诉重复记录：包4.7承建商-承建商基本概况承建商基本概况：包括承建商地域差异，承建商指标总览，承建商信息录入完整度，承建商类型分布，承建商处理工单量时间分布，承建商处理工单时长、工单完成率、工单认可率、工单返修率、工单投诉率、承建商指标排名，宏观、交叉、对比分析承建商的基本情况。4.7承建商-承建商基本概况承建商基本概况：包括承建商地域4.8承建商-承建商能力分析承建商能力分析：包括承建商工单量时间分布、处理工单时长——工单量分布、承建商能力指标、承建商能力指数、承建商指标对比，对单个承建商进行多维度的有效评估和监督。4.8承建商-承建商能力分析承建商能力分析：包括承建商工单4.9承建商-承建商高级分析承建商高级分析：包括承建商处理报修类目排名、处理报修承建商排名、承建商处理报修趋势详情，利用大数据算法深度解析报修工单数据，通过关联承建商信息，全方位呈现问题原因，寻找影响业主体验的承建商。4.9承建商-承建商高级分析承建商高级分析：包括承建商处理4.10业主满意度-业主评价高级分析业主评价高级分析：包括业主评价类目分布、业主关注类目排名、业主不满意率分布、业主评价占比、业主不满意率对比、业主评价分布、业主评价指标分布、业主评价原声，应用大数据算法和机器学习对客户原声进行智能分类，从地产全链路发现影响客户满意度的真实原因。4.10业主满意度-业主评价高级分析业主评价高级分析：包括4.11业主满意度-业主热评关系词云业主热评关系词云：通过热评关系词云算法，分析业主热评关键词，及词和词之间的共现关系。4.11业主满意度-业主热评关系词云业主热评关系词云：通过4.12预警预警：用于系统消息推送和关键数据指标预警提示。

4.12预警预警：用于系统消息推送和关键数据指标预警提示。4.13月报月报：每月定期发送给地产公司各级管理层，快速帮助地产用户全局掌握客户服务运营动向。

4.13月报月报：每月定期发送给地产公司各级管理层，快速帮4.14实验室实验室：包括分类生成器、状态追踪仪，开放数澜的大数据算法能力给地产用户进行体验，共建和提升报修、投诉、满意度原声分类质量。

4.14实验室实验室：包括分类生成器、状态追踪仪，开放数澜4.15域见大屏展示4.15域见大屏展示4.16产品演示一、网址域名：二、登录信息：用户名+密码（请联系数澜开通体验账号）三、显示信息：主页面顶部右上角自动显示“用户名”

4.16产品演示一、网址域名：二、登录信息：三、显示信息：

目录CONTENTS010203【目标实现】【核心优势】【功能介绍】04【产品示意】05【公司简介】目录CONTENTS010203【目标5.1关于数澜牛奎光IDG合伙人甘云锋数澜科技创始人谢世煌阿里湖畔山南总裁参与多家世界五百强企业的战略制定、市场进入、运营管理提升和政府关系战略咨询阿里巴巴集团联合创始人、投资总经理、资深总监及公司产品开发部负责人曾在华为、UTStarcom、卓望、金蝶、阿里巴巴任职；负责过阿里最重要三款数据产品－DMP、TCIF、ID-Mapping；负责过阿里云数据创新工作室、服务超过20多个领域的客户及伙伴2016年6月成立，专注大数据应用服务，至今获IDG、阿里湖畔山南、洪泰等两轮投资。公司目前团队成员145人，70%以上为数据科学家、算法科学家、产品专家、行业专家及多个人工智能技术专家。核心成员来自于阿里、华为、金蝶、中国移动等，总部设在杭州，在北京、深圳、成都均设分子公司。5.1关于数澜牛奎光IDG合伙人甘云锋数澜科技创始人谢5.1核心管理层付登坡联合创始人兼CDO原阿里大数据科学家，近8年大数据行业经验，擅长数据建模、海量数据产品架构与实现Tag：阿里、alimama

DMP、数据架构高雁冰联合创始人兼CMO15年+大型团队管理经验，中国移动增值业务体系建设者。Tag：移动MM基地、移动梦网、管理团队500+、华为江敏联合创始人兼CTO10年+大数据平台架构经验，大数据在金融证券领域应用服务的早期探索和实践者。Tag：阿里、数加总架构师、ID-Mapping、同花顺张凌立合伙人兼CFO原阿里巴巴集团总监，曾负责阿里巴巴集团投资部及阿里云法务团队。Tag：哈佛法学硕士师、阿里、美国律师、投资武凯合伙人兼CPO国内顶尖大数据产品专家、大数据在营销及电商等领域应用的早期探索和实践者，连续创业者。Tag：小艾分析、MediaVDMP/ATD、阿里全景洞察，达磨盘。吴会才合伙人兼销售副总裁超过10年企业销售及管理经验，华为西欧软件销售部长，华为中国西南区企业部长。Tag：销售20亿+，多次TopSales。5.1核心管理层付登坡高雁冰江敏张凌立武凯吴会才5.2数澜发展风剑与五个联合创始人创立数澜2016.06.202016.08IDG和湖畔山南千万级天使轮投资种子客户与国内万科地产、社宝通、上海网商等企业确立合作关系诸神之战全球第二殊荣杭州十佳创业企业2016.10数栖平台v1.0发布房地产案例交付汽车行业案例交付SaaS服务启动2017.01IDG、湖畔山南、洪泰基金等Pre-A轮数千万投资最具投资价值企业杭州年度最具成长企业奖2017.03深圳数澜成立，专注房地产行业大数据应用方案，万科地产二期项目启动政府行业合资公司成立，全面切入政府大数据领域

一呼百应等大型客户全面合作

累计合同额超2000万2017.06跨行业交付数栖平台v2.0发布全面支持DaaS服务自定义，平台全面SaaS化切入政府、工业、供应链、旅游、金融证券行业SaaS客户超过500余家房地产行业合资公司成立公司规模：6人15人30人50人80人110人智慧地产“域见”V2.0产品发布签约新城地产、方太地产；入驻西安市浐灞大数据产业园区，成为政府指定唯一大数据服务公司2017.08智慧商业“贸数”产品发布·签约大悦城、建发房产·荣获2017中国大数据应用最佳实践案例2018.42017.12获由云峰基金领投，的1.44亿元A轮融资150人5.2数澜发展风剑与五个联合2016.06.202016.5.3业务布局杭州北京深圳成都北京数澜：北方区，主要负责政企业务、新零售业务等杭州数澜：数澜总部-技术研发中心，主要承担技术研发、平台开发，业务支撑等深圳数澜：华南区，主要负责以地产为主的相关业务，包括住宅、商业、产业（特色小镇）等成都数澜：西南区，主要面向政企业务西安数澜：西北区，主要面向地产业务5.3业务布局杭州北京深圳成都北京数澜：北方区，主要负责政5.4大数据核心产品：数栖平台构建可快速从业务数据同步集成、数据治理、数据质量、标签管理和数据引擎服务一体化的大数据全生命周期管理平台，可以降低企业大数据开发应用的80%成本，帮助企业快速构建数据应用数据系统大数据应用开发GAP数据交换平台++数据开发平台数据应用平台加速模式数据资产化网络数据库开发商数据库政府数据第三方数据数据应用数据业务化5.4大数据核心产品：数栖平台构建可快速从业务数据同步集成5.5案例介绍：万科－地产客服大数据报修投诉报修分析投诉分析承建商评价满意度满意度评价客户原声分析预警监控智能客服全景洞察业主画像智能客服234需求调研建模需求调研数据分析建模模型迭代116.10-17.117.2-17.817.9-18.3规划中5.5案例介绍：万科－地产客服大数据报修投诉报修分析满意度5.5案例介绍：万科-域见5.5案例介绍：万科-域见5.6案例介绍：建发满意度原声分析报修投诉信息400系统数据调研相关信息售后相关数据客户原声分析商业运营数据小贷相关数据营销相关数据规划

1规划

2规划3规划4满意度分析跟踪报修投诉的服务满意度，分析满意度调研，分析哪些是影响满意度的主要因素，并产出报表业主画像汇总业主基础信息，分析个性化特征对满意度的影响，针对参与满意度调研的业主分析报修投诉情况管理提升主要针对质量问题，结合报修投诉问题进行解析、归类等，分析供应商，归类问题部门，并建立起影响满意度的预警机制钻石会运营根据钻石会日常参与情况，分析会员喜好，提升会员粘性，并根据日常反馈寻找商业需求，可与建发其他业态进行联动5.6案例介绍：建发满意度原声分析报修投诉信息400系统数5.7案例介绍：建发业主小贷-信用画像房开数据物业数据商业资源拆迁数据小贷数据提交数据第三方数据房产+小贷数据信贷标签类目体系Data-Mapping专家模型算法模型车位贷家享贷其他贷款授信数据层平台层应用层5.7案例介绍：建发业主小贷-信用画像房开数据物业数据商业5.7案例介绍：建发小贷产品示意5.7案例介绍：建发小贷产品示意5.8案例介绍：全景产融1期-园区企业服务管理引入企业|投资机构|众创空间|孵化等，提供服务包括：发起直播，直播现场，投融资智能匹配等功能，实现线上线下企业数据互连互通、企业与机构资源相互匹配企业A：PC端企业C：微信公众号企业B：PC端共享路演平台发起直播投资推荐直播现场项目推荐直播需求发布申请方案精准匹配推荐银行资金保险资金公募基金投资机构企业……资源对接项目精准推荐轻松直播互动优质／热门项目推荐企业信用评估投资机构排名智能投融资匹配特色小镇众创空间5.8案例介绍：全景产融1期-园区企业服务管理引入企业|投5.8案例介绍：全景产融2期-产业孵化对接平台引入其他服务机构(投资、会计、律师、培训、会所、媒体、猎头等机构），通过线上线下数据打通，结合机构特征，实现智能匹配企业各个阶段需求，提升平台服务能力，满足多方资源相互对接，各取所需创业辅导+融资对接股权融资+上市辅导市值管理+并购顾问服务对接平台初创期企业成长期企业上市阶段企业机构对接需求发布券商会计事务所律师事务所…………5.8案例介绍：全景产融2期-产业孵化对接平台引入其他服务5.8案例介绍：全景产融3期-产业孵化生态运营平台企业需求机构服务政府监管生态运营平台投资回报、行业动向资金、人才、咨询市场监管、政策制定企业划分、津贴补助政策支撑、场地租赁财政税收、产业发展吸引政府资源，为各类角色推荐资源，资源互通互享，各取所需政策扶持、利好政策，提升政府政绩5.8案例介绍：全景产融3期-产业孵化生态运营平台企业需求5.9其他客户杭州派迩睿码科技北京经信委世纪空联杭州发改委泸州自贸港温州检察院5.9其他客户杭州派迩睿码科技北京经信委世纪空联杭州发改委谢谢你的观看谢谢你的观看67客户满意度大数据智能管控平台建设方案客户满意度大数据智能管控平台建设方案68逻辑架构APIAPI数据Mapping数据清洗数据归一数据治理服务引擎可视化组件客户运营满意度分析管理提升业主画像城市地图＋可视化大屏客户标签房屋标签服务标签保修投诉标签满意度标签承建商标签业主标签质量标签运营标签满意度提升标签类目体系（数据资产）房产相关系统质量管理系统售后服务系统物业管理系统保修投诉系统调研数据系统其他数据系统应用层平台层数据层展示层逻辑架构APIAPI数据Mapping数据清洗数据归一数据治

目录CONTENTS010203【目标实现】【核心优势】【功能介绍】04【产品示意】05【公司简介】目录CONTENTS010203【目标1.1客户满意度的重要性提升满意度，是为后续项目赢得客户，提升销量的最佳途径提升满意度，是提高品牌知名度，走规模化快速发展的必经之路提升满意度，维护好业主信誉，可以挖掘更大的商业价值1.1客户满意度的重要性提升满意度，是为后续项目赢得客户，1.2提升满意度难点归属01分类02分类03预测04预测05问题归属不清导致服务效率降低无法快速全局掌握业主反馈问题问题原因不明，难以反馈到起始端业主需求难以提前发现和满足无法提前预知群诉事件，提前预防1.2提升满意度难点归属01分类02分类03预测04预测01.3满意度提升思路数据分析驱动满意度提升将所有相关的数据打通、链接，消除数据间孤岛，形成全维度的数据体系，可以从横、纵向掌握全局，【消除孤岛、掌握全局】精确自动识别各工单的问题类别，统计分析后提升改进，同时，可以明确责任归属，提升服务水平与效率【问题分类、责任归类】通过业主行为，服务数据等，建立各项预警机制，包括满意度预警、事件预测、设备运营预警等，防患未然【预警机制、预测预防】1.3满意度提升思路数据分析驱动满意度提升将所有相关的数据1.4实现目标全局总览脉络清晰业务指导以数据驱动，实现智能化管理，提升客户满意度1.4实现目标全局总览脉络清晰业务指导以数据驱动，实现智能1.5主要功能数据资产化构建一套标准的售后服务运营大数据标签体系，可支持多个业务应用场景自动分类建立关于报修、投诉、满意度等的统一标准分类体系，自动化归类，自动化输出分类结果智能预警对设计、材料、服务、满意度等构建多规则预警体系，重构预警产品功能自动派单构建多渠道（邮件、短信、接口等）反馈机制，将发现的问题快速分发到指定责任部门质量管理通过对报修、投诉、调研等各类工单深度挖掘，找出个阶段质量问题，优化质量管理供应商评估通过数据挖掘，形成对各类材料质量和售后的评估，进而形成对供应商的评估设计指导结合对业主的反馈数据，形成对房屋设计，小区规划等工作的意见，提升设计质量原声分析结合调研数据，对业主原话文本进行更深度挖掘，了解业主需求，挖掘问题，业主画像将业主各类数据的关系打通，构建多维度的业主画像，打造域见DMP，预测预警客户行为客户运营基于业主画像，对业主进行个性化运营，满足业主需求，提供增值服务，提升满意度1.5主要功能数据资产化构建一套标准的售后服务运营大数据标

目录CONTENTS010203【目标实现】【核心优势】【功能介绍】04【产品示意】05【公司简介】目录CONTENTS010203【目标2.1优势一：沉淀了一套行业问题的标准分类满意度一级分类满意度二级分类满意度三级分类小区设计规划布局道路规划整体风格公共停车楼间距地理位置园林景观绿化环境公区质量公共设施电子门禁对讲机电梯消防电线公共区域地面车库地下室楼梯整体配套设施基础配套文娱配套公共配套市政配套满意度一级分类满意度二级分类满意度三级分类房屋质量门窗及五金门窗五金墙体质量材料地面质量材料天花板质量材料管道设施水管天然气管道楼体质量材料装修质量材料电器房屋设计户型设计门窗管道墙家具电器公摊功能分区楼体公共区域建筑外观满意度一级分类满意度二级分类满意度三级分类配套设施周边配套商场超市菜市场学校交通医疗商铺其他售后服务收房服务质量专业性效率安全服务态度专业性违规行为卫生服务保洁人员卫生品牌形象知名度其他整体印象其他满意度一级分类满意度二级分类满意度三级分类售后服务业主服务态度专业性效率维修服务态度专业性效率质保社区氛围活动关怀其他费用物业费停车费其他费用评价其他销售服务销售管理手续办理信息准确性样板房费用销售人员态度专业性信息安全针对满意度，域见产品沉淀了一套深受地产企业认可的标准问题分类（10项一级分类，27项二级分类、80项三级分类）2.1优势一：沉淀了一套行业问题的标准分类满意度一级分类满分词聚类文本语义识别关系解读情感分析算法训练2.2优势二：训练了一套高准确率的核心算法经过近两年的训练，在相同的基础数据体系下，在关于保修投诉、满意度的分析中，域见四个核心算法准确率高达92%以上。分词聚类文本语义识别关系解读情感分析算法训练2.2优势二：2.3优势三：建立了一套科学的计算标准0103050204满意度计算标准供应商评估标准服务能力计算标准质量风险预警标准业主需求预测标准2.3优势三：建立了一套科学的计算标准01030502042.4优势四：研发了一套贴近业务场景的可视化组件2.4优势四：研发了一套贴近业务场景的可视化组件

目录CONTENTS010203【目标实现】【核心优势】【功能介绍】04【产品示意】05【公司简介】目录CONTENTS010203【目标3.1域见四大类功能智能预警自动派单质量管理供应商评估原声分析设计指导业主DMP需求预测满意度分析业主画像管理提升客户运营将参与满意度调研的业主，结合其日常报修、投诉、原声等数据进行满意度分析，发掘影响满意度的根本原因分析业主的报修投诉的日常行为、分析业主的特征，从业主角度分析其满意度个性通过业主反馈信息，寻找业务不足之处，如质量问题、设计缺陷、服务不到位等，最终实现预警预测通过运营数据、原声洞察等，分析客户运营效果，发掘客户需求，与商业等部门联动，提供更多增值服务数据资产化自动分类3.1域见四大类功能智能预警自动派单质量管理供应商评估原声3.2逻辑架构APIAPI数据Mapping数据清洗数据归一数据治理服务引擎可视化组件客户运营满意度分析管理提升业主画像城市地图＋可视化大屏客户标签房屋标签服务标签保修投诉标签满意度标签承建商标签业主标签质量标签运营标签满意度提升标签类目体系（数据资产）房产相关系统质量管理系统售后服务系统物业管理系统保修投诉系统调研数据系统其他数据系统应用层平台层数据层展示层3.2逻辑架构APIAPI数据Mapping数据清洗数据归3.3功能简介：满意度分析报修投诉满意度调研满意度满意度问题发现智能报表12343.3功能简介：满意度分析报修投诉满意度调研满意度问题发现3.3.1报修投诉满意度分析报修服务满意度投诉服务满意度其他服务满意度二次服务满意度事业部各业主类型年龄段物业类型年、月、日从报修、投诉以及其他服务类数据中，将各类业主对服务后结果的满意程度进行汇总分析，并结合事业部、各类型业主、年龄段、物业类型、以及年月日等维度进行交叉分析，综合判断业主对服务的满意情况示例：各物业类型由报修转化为投诉的概率对比分析高层小高层多层公寓别墅12345时长（天）报修转投诉率的概率5%以内报修转投诉率的概率10%以内报修转投诉率的概率10%以上3.3.1报修投诉满意度分析报修服务满意度投诉服务满意度其3.3.2满意度调研（第三方）主要呈现以第三方调满意度调研情况，将调研结果更直观的通过产品化形式展示，并进行更多的横纵向对比集团整体满意度：80%80%1、调研基础信息展示：各事业部满意度对比各年份满意度对比各类型业主满意度对比2、调研多维分析展示（客户原声分析）：交付前后不满意因素对比满意度一直下降因素分析其他信息展示不同性别业主满意度对比分析各年龄段业主满意度对比分析3.3.2满意度调研（第三方）主要呈现以第三方调满意度调研3.3.3影响满意度的问题发现报修不满意内容投诉不满意内容调研不满意内容示例：影响满意度的因素指数排名因素1因素2因素3………因素N2017年投诉问题排名问题1问题N问题3………问题23.3.3影响满意度的问题发现报修不满意内容投诉不满意内容3.3.4智能报表将业务部门所关注的内容以可视化图表的形式呈现出来，并形成BI报表，可筛选、可下载3.3.4智能报表将业务部门所关注的内容以可视化图表的形式3.3.5附：满意度大屏展示满意度大屏展示集团满意度：85.3%3.3.5附：满意度大屏展示满意度大屏展示集团满意度：853.4功能简介：业主画像基础画像各业主类型、年龄段、性别、房产资产分布等业主个性化分析投诉偏好、活跃度偏好、缴费性格等业主查询单业主查询，如基础信息，家庭情况、投诉次数、报修次数、满意度状态等满意度图谱针对第三方满意度调研的群体图谱描绘3.4功能简介：业主画像基础画像业主个性化分析业主查询满意3.4.1基础画像置业偏好置业关注点置业需求置业驱动因素业主类型分布年龄结构经济能力家庭结构经济能力性别特征资产情况经济能力房产情况各区域分布个性化标签通过业主基础画像的建立，可以更加了解房企业主的整体信息，如年龄结构，家庭结构，性别，业主数量分布，资产情况等等，既有利于房产或物业熟悉客户和业主，更可以为其他分析提供基础依据3.4.1基础画像置业偏好置业关注点置业需求置业驱动因素业3.4.2满意度个性化分析业主类型性别二次投诉投诉内容年月日事业部物业类型满意度偏好年龄投诉特征分类高满意度群体特征低满意度群体特征投诉级别投诉频率报修级别报修频率结果反馈……..3.4.2满意度个性化分析业主类型性别二次投诉投诉内容年月3.4.3满意度图谱将参与第三方调研的群体单独进行分析，分析其在购房时、入驻后的投诉、报修、满意度情况交叉分析购房状态投诉状态报修状态满意度状态对企业的关注度认可度偏好度投诉频率投诉等级投诉态度服务后满意状况报修频率报修等级报修态度报修后满意状况满意度打分原声正向评价原声负向评价某类型群体3.4.3满意度图谱将参与第三方调研的群体单独进行分析，分3.4.4业主查询搜索：张三房产1房产2投诉投诉频率、强度姓名：性别：年龄：职业：联系方式：资产分布搜索家庭构成满意度影响因素类比3.4.4业主查询搜索：张三房产1房产2投诉投诉频率、3.5功能简介：管理提升将报修投诉内容按照部位、对象、问题、等级等并结合事业部楼盘等进行全维度呈现。根据报修投诉反映的问题，各种材料质量、材料供应商等进行分析。将问题按照营销、设计、施工、售后服务等进行分类，并归类到部门，提升工作质量根据日常工单，筛选出与满意度相关的热词，词云，并根据其

出现频率与关联度，寻找与满意度相关的关键问题结合各材料质量，建立交付时的质量评价，并在后期结合时间、材料等维度进行质量预警，提前发现存在的问题报修投诉问题分类材料及供应商分析部门问题归类词云、热词预测预警3.5功能简介：管理提升将报修投诉内3.5.1报修投诉问题分类10项一级分类27项二级分类80项三级分类示例：3.5.1报修投诉问题分类10项一级分类27项二级分类803.5.2材料及供应商分析各材料质量指数各材料质量趋势各供应商质量指数各供应商质量趋势某材料报修次数某材料重复报修次数报修等级维修满意情况回访某材料投诉次数某材料投重复诉次数……….示例3.5.2材料及供应商分析各材料质量指数各材料质量趋势各供3.5.3部门问题分析各部门列表各问题列表各员工名单工作内容分析根据部门职责，将问题归类，分析各部门问题不足，为各部门工作提升提供依据将各部门员工的工作内容进行分析，分析员工的工作质量，态度、工作量以及效率等3.5.3部门问题分析各部门列表各问题列表各员工名单工作内3.5.4报修投诉问题热评词分析1、通过热词出现的次数，寻找与满意度相关的主要问题；2、通过关联词云出现的频率，寻找各影响因素间的关系，寻找多级影响因素3.5.4报修投诉问题热评词分析1、通过热词出现的次数，寻3.5.5预测预警根据历史材料质量，建立起交付前的质量评估体系根据历史材料保质期，结合时间、季节、报修历史等，对报修频率，报修内容等作出预测XX房企2018年整体满意度预测服务满意度品牌满意度质量满意度施工满意度产品满意度XX项目交付能力评估XX项目交付各材料质量指数3.5.5预测预警根据历史材料质量，建立起交付前的质量评估01020304活动参与分析根据业主参与业主活动情况，分析业主偏好、业主个性化需求特征等商业需求挖掘通过大数据分析业主在商业层面的需求，如装修推荐、品牌推荐等多业态联动根据业主需求的反馈，可以结合开发商的商业等业务进行联动运营活动效果评价根据活动的参与度，效果反馈等，对活动运营效果进行评估，为运营提供指导3.6客户运营01020304活动参与分析商业需求挖掘多业态联动活动效果评

目录CONTENTS010203【目标实现】【核心优势】【功能介绍】04【产品示意】05【公司简介】目录CONTENTS010203【目标4.1登录页4.1登录页4.2报修／投诉-报修／投诉基本概况报修／投诉基本概况：包括报修／投诉指标概况、报修／投诉指标总览、报修／投诉指标分布、报修／投诉指标对比，宏观、交叉、对比分析客户“报修／投诉”的基本情况。4.2报修／投诉-报修／投诉基本概况报修／投诉基本概况：包4.3报修／投诉-报修／投诉详细分析报修／投诉详细分析：包括报修指标／投诉时间分布、报修／投诉来源分布、报修／投诉时间分布、日平均报修／投诉工单量分布、二次返修时间间隔分布、报修-投诉时间间隔分布、报修指标时间间隔对比，指导地产业务人员合理排布人力和快速响应客户需求。4.3报修／投诉-报修／投诉详细分析报修／投诉详细分析：包4.4报修／投诉-报修／投诉状态分析报修／投诉状态分析：包括报修／投诉工单状态分布、报修／投诉工单状态时间间隔分布、报修／投诉状态时间间隔对比，帮助地产业务人员快速掌握报修／投诉工单状态的变化情况。4.4报修／投诉-报修／投诉状态分析报修／投诉状态分析：包4.5报修／投诉-报修／投诉高级分析报修／投诉高级分析：包括报修／投诉类目分布、报修／投诉类目排名、报修／投诉目标排名、报修／投诉趋势详情、报修／投诉综合详情，利用大数据算法深度解析报修／投诉工单数据，形成国内首家系统性标准报修／投诉分类体系，快速识别和定位客户报修／投诉问题。4.5报修／投诉-报修／投诉高级分析报修／投诉高级分析：包4.6报修／投诉-报修／投诉重复记录报修／投诉重复记录：包括报修／投诉工单重复率、重复报修／投诉工单列表，利用大数据算法分析客户报修／投诉原声，提取同一业主就同一问题的重复报修／投诉记录，指导业务人员及时响应，减少反复维修／投诉处理的人力投入。4.6报修／投诉-报修／投诉重复记录报修／投诉重复记录：包4.7承建商-承建商基本概况承建商基本概况：包括承建商地域差异，承建商指标总览，承建商信息录入完整度，承建商类型分布，承建商处理工单量时间分布，承建商处理工单时长、工单完成率、工单认可率、工单返修率、工单投诉率、承建商指标排名，宏观、交叉、对比分析承建商的基本情况。4.7承建商-承建商基本概况承建商基本概况：包括承建商地域4.8承建商-承建商能力分析承建商能力分析：包括承建商工单量时间分布、处理工单时长——工单量分布、承建商能力指标、承建商能力指数、承建商指标对比，对单个承建商进行多维度的有效评估和监督。4.8承建商-承建商能力分析承建商能力分析：包括承建商工单4.9承建商-承建商高级分析承建商高级分析：包括承建商处理报修类目排名、处理报修承建商排名、承建商处理报修趋势详情，利用大数据算法深度解析报修工单数据，通过关联承建商信息，全方位呈现问题原因，寻找影响业主体验的承建商。4.9承建商-承建商高级分析承建商高级分析：包括承建商处理4.10业主满意度-业主评价高级分析业主评价高级分析：包括业主评价类目分布、业主关注类目排名、业主不满意率分布、业主评价占比、业主不满意率对比、业主评价分布、业主评价指标分布、业主评价原声，应用大数据算法和机器学习对客户原声进行智能分类，从地产全链路发现影响客户满意度的真实原因。4.10业主满意度-业主评价高级分析业主评价高级分析：包括4.11业主满意度-业主热评关系词云业主热评关系词云：通过热评关系词云算法，分析业主热评关键词，及词和词之间的共现关系。4.11业主满意度-业主热评关系词云业主热评关系词云：通过4.12预警预警：用于系统消息推送和关键数据指标预警提示。

4.12预警预警：用于系统消息推送和关键数据指标预警提示。4.13月报月报：每月定期发送给地产公司各级管理层，快速帮助地产用户全局掌握客户服务运营动向。

4.13月报月报：每月定期发送给地产公司各级管理层，快速帮4.14实验室实验室：包括分类生成器、状态追踪仪，开放数澜的大数据算法能力给地产用户进行体验，共建和提升报修、投诉、满意度原声分类质量。

4.14实验室实验室：包括分类生成器、状态追踪仪，开放数澜4.15域见大屏展示4.15域见大屏展示4.16产品演示一、网址域名：二、登录信息：用户名+密码（请联系数澜开通体验账号）三、显示信息：主页面顶部右上角自动显示“用户名”

4.16产品演示一、网址域名：二、登录信息：三、显示信息：

目录CONTENTS010203【目标实现】【核心优势】【功能介绍】04【产品示意】05【公司简介】目录CONTENTS010203【目标5.1关于数澜牛奎光IDG合伙人甘云锋数澜科技创始人谢世煌阿里湖畔山南总裁参与多家世界五百强企业的战略制定、市场进入、运营管理提升和政府关系战略咨询阿里巴巴集团联合创始人、投资总经理、资深总监及公司产品开发部负责人曾在华为、UTStarcom、卓望、金蝶、阿里巴巴任职；负责过阿里最重要三款数据产品－DMP、TCIF、ID-Mapping；负责过阿里云数据创新工作室、服务超过20多个领域的客户及伙伴2016年6月成立，专注大数据应用服务，至今获IDG、阿里湖畔山南、洪泰等两轮投资。公司目前团队成员145人，70%以上为数据科学家、算法科学家、产品专家、行业专家及多个人工智能技术专家。核心成员来自于阿里、华为、金蝶、中国移动等，总部设在杭州，在北京、深圳、成都均设分子公司。5.1关于数澜牛奎光IDG合伙人甘云锋数澜科技创始人谢5.1核心管理层付登坡联合创始人兼CDO原阿里大数据科学家，近8年大数据行业经验，擅长数据建模、海量数据产品架构与实现Tag：阿里、alimama

DMP、数据架构高雁冰联合创始人兼CMO15年+大型团队管理经验，中国移动增值业务体系建设者。Tag：移动MM基地、移动梦网、管理团队500+、华为江敏联合创始人兼CTO10年+大数据平台架构经验，大数据在金融证券领域应用服务的早期探索和实践者。Tag：阿里、数加总架构师、ID-Mapping、同花顺张凌立合伙人兼CFO原阿里巴巴集团总监，曾负责阿里巴巴集团投资部及阿里云法务团队。Tag：哈佛法学硕士师、阿里、美国律师、投资武凯合伙人兼CPO国内顶尖大数据产品专家、大数据在营销及电商等领域应用的早期探索和实践者，连续创业者。Tag：小艾分析、MediaVDMP/ATD、阿里全景洞察，达磨盘。吴会才合伙人兼销售副总裁超过10年企业销售及管理经验，华为西欧软件销售部长，华为中国西南区企业部长。Tag：销售20亿+，多次TopSales。5.1核心管理层付登坡高雁冰江敏张凌立武凯吴会才5.2数澜发展风剑与五个联合创始人创立数澜2016.06.202016.08IDG和湖畔山南千万级天使轮投资种子客户与国内万科地产、社宝通、上海网商等企业确立合作关系诸神之战全球第二殊荣杭州十佳创业企业2016.10数栖平台v1.0发布房地产案例交付汽车行业案例交付SaaS服务启动2017.01IDG、湖畔山南、洪泰基金等Pre-A轮数千万投资最具投资价值企业杭州年度最具成长企业奖2017.03深圳数澜成立，专注房地产行业大数据应用方案，万科地产二期项目启动政府行业合资公司成立，全面切入政府大数据