通过人工智能的数据归集、追踪和分析，打破数据孤岛，实现全面的企业数据资产积累。
Shallpay 智能数据分析及可视化系统，通过与 Shallpay 智能营销平台的全场景功能和前端集成配置与整合归集，满足从用户洞察到策略优化的系统性数据智能化运用。
Shallpay 的智能数据分析与品牌门户、电商交易、内容社群系统配套使用，覆盖从 web端到移动端的全终端软件场景，支持全路径传播追踪与跨场景的用户数据分析。
运用领先的数据算法与数据库引擎，智能打通触点与营销场景，消除数据割裂，提升资源分配效能，并确保数据的全面、精准、安全。
打通触点与营销场景，营销数据中台承载集中管理和分析营销数据功能，通过数据标签、整合、分析，建立用户画像，实现营销决策，赋能自动化营销等场景，激活客户价值。
配置即时数据驾驶舱，支持企业实现更高效地数据驱动运营的策略升级。基于AI的数据存储，生成多角度，多维度的统计报表，匹配业务场景，精准洞察用户，预测用户需求。
将分散在多个场景和流程的营销、运营、用户数据，智能融合到同一数据视图平台，交互式仪表盘支持多维度分析，丰富的可视化组件提升数据解读效率和协同决策能力。
强大的数据治理引擎实现跨渠道、跨设备的用户身份识别与归一，确保用户行为数据的完整性和准确性，为精细化运营奠定坚实的数据基础，打破壁垒，构建企业级数据仓库，充分释放数据价值。
智能用户追踪技术自动化、无遗漏地记录用户在网站、APP、小程序等触点上的每一次点击、浏览、停留、转化等关键行为，构建完整的用户交互路径图。多场景灵活数据买点，深入理解产品内的探索路径，从而实现体验触点优化，提升用户体验。
基于归集的完整数据，运用机器学习算法建立用户标签体系，深度洞察用户群体，驱动精细化运营。深入分析各群体的特征、行为偏好与生命周期价值，为个性化营销、留存策略和产品优化提供强有力的数据支撑。
通过专业系统地调研与产品规划，进行个性化的初始化前端搭建。
SHALLPAY多前端为一体化运营后台，具有超强可扩展性。领先的人工智能数据分析系统，能够开展全场景数据追踪与可视化分析展示。
核心痛点
- 多源数据未打通，指标口径不统一，导致看板展示局部且可信度存疑；
- 静态图表为主，缺乏异常预警、根因定位及情景模拟等主动分析能力。
核心痛点
- 线上线下数据重合度不足20%；
- 数据应用停留在报表统计，缺乏预测与自动化能力。
智能用户追踪技术自动化、无遗漏地记录用户在网站、APP、小程序等触点上的每一次点击、浏览、停留、转化等关键行为，构建完整的用户交互路径图。多场景灵活数据买点，深入理解产品内的探索路径，从而实现体验触点优化，提升用户体验。
核心痛点
- 用户行为路径割裂于多个独立系统/触点，无法形成完整、连续的旅程视图；
- 缺乏统一的归因逻辑与模型，难以精准量化各渠道/触点的真实贡献价值。
基于归集的完整数据，运用机器学习算法建立用户标签体系，深度洞察用户群体，驱动精细化运营。深入分析各群体的特征、行为偏好与生命周期价值，为个性化营销、留存策略和产品优化提供强有力的数据支撑。
核心痛点
- 分析停留于行为事件统计，缺乏对用户需求、动机及流失根源的深度挖掘；
- 洞察结论未能转化为具体、可执行的业务动作，无法驱动个性化体验或增长策略。
构建统一的用户数据存储与分析平台，通过唯一身份标识整合用户在网站、小程序、App等多端的访问、交互与交易行为数据。形成覆盖基础属性、兴趣偏好、消费能力及生命周期的360°用户画像，为精准营销与个性化服务提供核心数据支撑。
核心痛点
- 用户行为数据散落在多个互不连通的业务系统中，导致无法从全局视角理解单个用户的完整旅程与价值，营销和服务呈碎片化。
- 用户画像更新不及时，无法反映其最新兴趣与意图；同时，在数据采集、整合与应用过程中，若未建立完善的合规流程，易触碰数据隐私红线，引发法律风险。
通过埋点采集与无痕追踪技术，全面记录用户在平台内的点击、浏览、停留、搜索及转化等全链路行为数据。提供可视化分析工具与深度数据挖掘能力，精准洞察用户偏好、识别体验瓶颈，为产品迭代与运营策略提供量化依据。
核心痛点
- 采集点覆盖不全或关键事件缺失，导致无法完整还原用户真实操作路径，行为分析结论存在偏差，难以指导有效优化。
- 海量行为数据仅停留在报表展示层面，未能与用户分层、个性化推荐、流失预警等业务场景深度结合，导致数据资产无法有效驱动业务增长。
构建企业级交易数据统一管理与分析平台，聚合全渠道订单、支付、退款及资金流水等核心交易数据。通过数据清洗、打标归类与多维度建模，提供精准的销售分析、财务对账及业务健康度监控，为经营决策与风险管控提供可靠数据支撑。
核心痛点
- 线上线下、不同支付渠道的交易数据相互孤立，且缺乏统一的业务规则与数据标准，导致对账困难、报表数据冲突，严重影响财务准确性与决策可靠性。
- 海量交易数据仅用于基础统计，未能深度关联用户、商品数据以挖掘增长机会，同时也缺乏对异常交易（如欺诈、套现）的实时监测与预警能力。
通过全埋点与无痕监测技术，精准采集用户在平台内的页面浏览、点击流、停留时长、搜索路径及社交分享等全维度交互行为。基于事件模型构建可视化用户旅程，深度分析行为动因与转化瓶颈，为产品优化、精准营销与个性化推荐提供实时数据支撑。
核心痛点
- 关键操作事件埋点缺失或采集数据失真，导致无法完整还原用户真实操作序列，漏斗分析与归因模型存在显著偏差，决策依据可信度低。
- 行为数据从采集到分析应用流程冗长，无法实时驱动动态策略调整（如弹窗引导、优惠触发），导致数据洞察与业务行动严重脱节，错失最佳干预时机。
构建企业级商品数据统一管理平台，集中维护商品基础信息、类目架构、价格库存、营销属性及供应链数据。通过标准化数据模型与自动化同步机制，确保全渠道商品信息的一致性与实时性，为前台销售、库存优化与采购决策提供精准数据支持。
核心痛点
- 商品基础信息、库存状态、价格策略等数据分散在不同系统（如电商平台、ERP、POS）中且缺乏同步机制，导致各销售渠道信息不一致，引发超卖、价格冲突等运营事故。
- 缺乏批量处理、智能铺货与自动化审核流程，导致商品信息维护工作繁重、人工错误频发，使得新品上市或信息更新速度缓慢，错失市场机会。
为线下活动提供线上报名、电子票务及现场核销的全流程数字化管理，通过二维码、NFC等技术实现高效签到与身份验证。系统自动整合报名用户画像、到场率、核销时间及活动后行为数据，构建完整的活动效果评估与用户转化追踪体系。
核心痛点
- 线上报名数据与线下核销、现场互动数据相互孤立，导致无法精准计算真实到场率与活动转化效果，使后续活动优化缺乏可靠依据。
- 核销终端依赖网络或系统不稳定，导致签到排长队、身份验证失败，不仅影响活动开场效率，更造成用户体验的线上线下严重割裂。
提供全面的页面级数据采集与深度分析功能，精准追踪每个页面的访问量(PV/UV)、停留时长、跳出率及用户点击热力图。通过会话录制与转化漏斗分析，直观揭示页面内容吸引力与用户体验瓶颈，为页面结构优化与内容策略调整提供量化依据。
核心痛点
- 仅能获取页面基础流量数据，无法深入分析用户微观行为（如滚动深度、按钮误点），导致优化决策停留在猜测层面，难以精准提升页面转化效率。
- 页面加载速度、渲染时间等核心性能数据与用户流失行为未能有效关联，导致技术性能优化与业务结果（如转化率）脱节，资源投入方向不明确。
