运用数据技术及AI来提升企业在营销和客户运营上的效率效果，这一在国外早已成熟的市场在国内却才起步不久。

如今，在流量红利等逐渐消失的背景下，企业越加发现精细化运营及管理其客户生命周期价值的重要性。越到后面，市场及行业竞争的白热化，使得企业收入提升已不仅仅依靠于买新的流量和铺新的线下渠道那么简单。需要运用数据技术和AI来采集、打通、分析及将数据运用到提升运营效率中去。

许多传统行业企业意识到这一问题的时间比较晚，IT及数据技术基础薄弱，仍未清晰意识到对于其应用场景的价值。市场应该说处于非常早期的阶段。但已经有大量企业开始有相关意识，通过布局数据技术及AI驱动的营销和精细化运营来建立竞争优势和壁垒。

Chinapex创略是一家营销技术和数据技术公司，通过企业级智能客户数据平台，帮助企业级客户及代理商运用好技术和数据，来提升营销效率和效果，控制权和透明度。

公司联合创始人兼总裁杨辰韵告诉创业邦，Chinapex创略的核心是一套智能客户数据平台系统，按照数据量和使用的模块等定价，提供给客户使用。

此外，基于打通的客户数据，Chinapex创略提供人工智能服务，运用于多营销及客户运营场景的机器学习算法组合，来生成智能的客户分群和标签，预测客户意向，取代之前的分析完全需要人工基于规则来设置的方法。

除了产品和模型，Chinapex创略也会基于客户的需求，提供定制化的实施开发，以及数据科学及分析服务，帮助他们成功地将技术和产品落地到最后一步，实现最终的场景化效率效果提升的价值。

Chinapex创略联合创始人兼总裁 杨辰韵

最大化客户生命周期价值和精细化运营

在过去，企业的客户实时行为数据未被很好地采集，导致无法基于数据实现个性化、实时的因人而异的营销及客户运营。

真正做得好的企业，已经开始在打通的客户数据上，做深度的分析，标签画像，以及客户分群。运用机器学习算法提升客户需求的预测准确性，运用到个性化推荐、客户流失预测、交叉销售等场景中去。

杨辰韵认为，企业的业绩增长不是靠一味拉新，促活留存同样重要。扩大流量引来的新客大多是“一次性消费”，但企业却要为此付诸大量的成本，这显然是一个亏本生意。

企业可持续的增长模式应该是应用客户生命周期营销策略，在正确的时间把正确的信息传递给正确的人，如刺激新客初次购买、提升成熟客户购买频次、唤醒沉睡客户、召回潜在流失客户等。让每个客户的潜力最大化发挥，就是在让获客成本最小化。

企业在提升客户留存的过程中也需要让运营变得精细化，避免 “信息阻塞”。让客户与企业在所有渠道的交互保持实时、同步和高效。

技术和市场

从一开始Chinapex创略就是基于Hadoop生态圈的大数据架构来搭建产品。确保支持海量实时数据计算等需求。与传统的非大数据系统不同。在机器学习算法、深度学习，以及自然语言处理方面，Chinapex创略近两年投入很多。未来许多的分析工作，一定可以交于机器自动、智能的完成，解放部分之前需要人工完成的客户分群、预测、建模等。长期而言，这才是真正的技术壁垒。

同时，Chinapex创略不仅仅是采集数据、打通数据、分析数据，最关键的是通过打通营销自动化渠道，包括微信、短信、邮件、展示广告、呼叫中心等，让客户数据实现实时的运用和触达。让企业客户一站式完成其客户数据在营销上的应用，走到最后一步。这和专注于分析的公司是不同的。

杨辰韵希望能深耕每一个涉足的行业。他相信企业级服务没有通用解决方案一说——一定要将数据技术、AI与应用场景和行业方法论结合在一起，才能够打造出最佳的行业解决方案。

面对激烈的行业竞争，Chinapex创略拥有技术和市场两大壁垒。

技术层面，基于机器学习和深度学习，Chinapex创略为每个客户生命周期应用场景打造的组合算法模型。当模型基于客户数据不断调优、提升准确性后，复用于同行业的多个客户上，建立基于场景和行业的竞争壁垒。

市场层面上，除了AI模型，行业解决方案，客户的案例和经验积累也是一个壁垒。Chinapex创略从行业标杆案例到覆盖整个行业，从一个场景拓展到另一个场景，构建与客户长期合作的基础。

未来

Chinapex创略团队的基因里有几个关键词，其中一个是对于最新、最前沿技术和趋势的敏锐度。在基于个性化营销到客户生命周期管理和精细化运营这个主题上，Chinapex创略始终是走在产品创新的前列，推出基于大数据技术的国内首个客户数据平台、最早在营销领域推出基于机器学习、深度学习的人工智能算法模型及服务。

在2017年，Chinapex创略启动了一个新的产品APEX——基于区块链技术和智能合约的数据和消费者交互交易平台。其核心在于将消费者隐私数据的归属权还给消费者本人，有营销需求的企业可以基于智能合约来触发消费者授权的隐私数据的使用。将消费者数据的归属权还给消费者本人，这是区块链技术的几大核心应用场景之一。与此同时，企业的消费者忠诚度计划中的积分体系，也是可基于区块链架构落地的一个有意思的应用场景。

杨辰韵认为传统的互联网技术无法解决消费者隐私数据授权及被无限制地使用、以及数据交易中所面临的许多难点和问题。这一痛点在去年6月的网络安全法开始实行之后，包括在帮助客户探索如何最大化第三方数据的价值时，全都展露无疑。

而这样一个运用于数据授权和交互智能合约，与Chinapex创略已有的产品也能很好地结合，持续为客户在营销和客户运营方面创造价值。

杨辰韵表示Chinapex创略希望帮助企业通过运用最新的技术、基于最领先的方法论及最佳行业实践，让其营销及客户运营更加个性化、实时、智能和高效。同时Chinapex创略也会不断地将最新的技术、方法论和实践经验，丰富到产品体系以及解决方案中去。

（本文转载自创业邦）

END

关于Chinapex创略

Chinapex创略是一家数据技术及AI公司，拥有国内首个智能客户数据平台解决方案，通过客户数据采集及打通、智能及预测分析，最终应用到个性化营销、精细化客户运营、客户体验提升，以及客户洞察分析等场景。服务于超过200家大中型客户，覆盖金融、旅游、汽车、电商及零售行业。

回复“案例”，可查阅Chinapex创略智能客户数据平台案例

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做销售的朋友，做生意的朋友，客户资源是非常重要的，想要尽可能地成交，那么就需要尽可能多的客户资源，当然有质量的客户资源就更好的了。今天教大家如何巧妙利用工具来寻找精准的大量的客户资源。

懂行的朋友应该就知道，现在有很多可以采集公开网站上客户信息的工具，这些工具用得好，客户资源是相当庞大而且精准的。下面给大家介绍3款客户数据采集工具。

现在介绍第一款工具：可采集车主，业主，靓号机主的信息（包括姓名和手机号码），这些都是比较高端的客户群体了。还可采集不同行业的企业的信息，如做广告的，做教育的，做汽车服务的，做美容的，批发的，家政的，婚纱的等等，不同行业的企业信息你都可以采集到。

第二款工具：可以根据关键词采集QQ群，然后导出群成员的QQ号。比如你输入交友，股票，软件，化妆品，教育，汽车等等，都可以采集到成千上万个QQ群，里面的群成员QQ号是非常庞大的，这些QQ号导出来同样可以加为QQ好友或微信好友，因为有6成的Q号会绑定微信。

第三款工具：可采集地图上（百度地图，腾讯地图，高德地图）不同行业实体店的信息，包括手机号和地址等。比如你输入面包店，五金店，母婴店，电脑维修店，美发店，化妆品店等等，都可以搜索到相关的实体店店主的信息，这些信息都是非常有价值的。手机号也可以加为微信好友。

有朋友会问，这些数据采集出来可以干什么呢？第一，你可以按你的方式去跟客户沟通，一个个打电话去沟通。但现在很多人都会把这些数据通过手动添加或软件自动添加为微信好友，手机号和QQ号都可以搜索到微信，加为微信好友后你再慢慢去营销对方，通过朋友圈或话术等等。小编是做营销软件开发的，上面这些工具有朋友感兴趣的话可从以往的文章中找到小编的联系方式，欢迎交流合作。

QQ数据采集器-QQ营销必备工具

导语

现在是大数据时代，无论做什么营销都需要用到数据。数据是根本，数据能引导你的营销思维。做QQ营销同样需要大量的精准数据，今天小编为大家介绍一款QQ数据采集软件，这款软件既可以采集精准客户QQ，同时也可以采集精准客户QQ群以及QQ群成员。

软件功能特点

⊙支持按关键词采集精准客户qq

⊙支持自动检测所采集好友是否为单双向好友

⊙支持自动检测所采集qq是否开通临时会话功能

⊙支持自动识别qq所在城市、性别。年龄

⊙支持按关键词采集精准客户qq群

⊙支持自动筛选出群主qq

⊙支持自动检测是否可以直接添加qq群

⊙支持以文本文档格式导出qq群

⊙支持采集qq附近的人（全国定位）

⊙支持采集本地好友和群

⊙支持采集空间qq

⊙支持采集微博听众

⊙支持采集企业qq

⊙支持论坛qq采集

软件功能效果展示

易推客营销软件

数据挖掘与分析可以说是信息领域发展最快的技术，很多不同领域的专家都从中获得了发展的空间，使得数据挖掘成为企业界讨论的热门话题。

随着信息技术的发展，人们采集数据的手段越来越丰富，由此积累的数据日益膨胀，数据量达到GB甚至TB级，而且高位数据也成为了主流，于是数据挖掘这一融合多种分析手段，从大量数据中发现有用知识的方法就应运而生了，它的出现为商业决策提供了有价值的知识，让企业获得了利润，在客户内在需求管理中，数据挖掘正在起着导向的作用。

一、以客户为中心的数据分析框架思想

信息时代到今天已经发生了三个变迁，从80年代的硬件时代，到90年代的软件时代，到2000年开始的客户为中心的信息时代。

我们也在这个阶段看到了服务业的竞争也发生了翻天覆地的变化——从以服务内容取胜，到服务渠道取胜，到现阶段的客户体验取胜。

1、从客户视角构建业务框架

从宏观视角看，业务战略方向逐渐深入以客户为中心的思想，从微观视角看，在客户为中心的思想驱动下，企业需要进行一整套的机制流程改变，包括客户为中心的数据挖掘与分析，客户为中心的业务规划，客户为中心的营销规划，客户为中心的设计，客户为中心的绩效体系构建等。

传统业务规划我们通常只考虑业务之间的逻辑关系，较小的考虑客户操作视角中形成的一连串的心理反映、行为特征、价值取向等等，而在客户为中心的业务规划中，客户的每个操作都需要详细分析，记录在案，通过行为轨迹综合分析客户心理特征，所以能够更有效的促进客户完成业务，以下为传统业务规划和客户为中心的业务规划的两个对比：

（1）传统业务规划

①大脑风暴构建业务流程，从业务规划者角度而非客户角度出发。

②我们不知道客户需要什么，更糟糕的是客户可能也不知道。

③每个环节都存在客户流失，而我们不知道发生了什么。

④客户每次点击都是营销机会，但是我们错过了每一次机会。

⑤客户在每一个环节都错过了本来他可能会购买的商品。

⑥当客户离开时我们永久的失去了该客户，没有留下有价值的信息。

（2）从客户视角构建业务框架

①以客户为中心的思维方式构建业务框架。

②系统需要满足不同类型的客户的个性化需求，其核心为数据挖掘和应用。

③系统需要协助客户达成实现客户期望，并帮助客户发现并实现潜在需求。

④系统需要智能寻找最佳的帮助时机，智能的进行客户协助。

⑤系统建设需要考虑未来系统的发展方向，其核心为客户需求挖掘。

2、业务及营销为中心的数据体系建设

今天的营销正在发生巨大的转变，客户需要更大的参与度，与企业更多的互动，特别在电子渠道中互动营销正在成为主角。

客户对企业的要求越来越高，对应的行为也在发生变化，而传统以推送方式为主体的营销方式不仅仅效率低下，而且使客户越来越厌恶，这充分体现在了营销转化率低下，客户拒绝率提升，满意度下降等数据上。

如果我们细心观察今天的广告价格，您可以发现今天的营销行为已经不再是把广告投放到“新媒体”那么简单，今天的营销人员必须找到出路，努力在多种高度互动的营销渠道中展开高级个性化和相关沟通，创造良好的客户体验，努力提升营销效率。

以购买为例，我们经过客户研究发现几个行为特征，消费者首先对产品开始感兴趣，此时销售人员虽然可以帮助客户，但是不宜直接对话，最佳方式通过系统智能的与消费者进行互动，帮助消费者决策，而当消费者产生了真正购买的冲动之后，消费者更愿意主动通过IM方式与客服沟通形成购买行为。

所以，营销人员必须对整个每个营销时机有提前预估，这就要求我们在数据体系构建时，必须能够帮助营销人员统计客户变化情况，并且需要满足营销人员针对客户每时每刻不断变化的需求进行个性化营销定制的需求，协助营销人员展开精准营销活动。

①数据框架建设必须以业务及营销为中心

②数据框架建设需要满足现有的业务需求，并且需要尽可能满足未来业务发展的需求

③数据框架建设重点在于实现智能交互

④数据需要能够用于分析，判断，决策，使用

⑤数据框架建设需要能够反应出数据的变化趋势，协助业务的分析判断

二、数据分析框架的主要事件

主要事件事件描述分类根据业务的需要进行必要的分类，比如对客户评级的分类，AA等级或AAA等级估计根据业务数据判断的需要定义需要估计的数据和数据区间值，对业务进行补充和协助。

例如根据客户储蓄和投资行为估计客户投资风格预测根据数据的变化趋势预测数据的发展方向；例如根据历史投资数据帮助客户预测投资行情等数据分组根据业务需要对数据进行分组；例如购买A类的客户通常也会购买B类，购买A的客户后有一个B周期会产生C行为聚类数据集合的逻辑关系，比如同时拥有A特征和B特征的数据，可以推断出其也拥有C特征描述描述性数据有助于提取关键要素进行数据归纳；例如从数据关键词中进行近似业务营销，备忘录等复杂数据挖掘例如Video，Audio，图形图像等等。

1、分类（Classification）

在业务构建中，最重要的分类一般是对客户数据的分类，主要用于精准营销。

通常分类数据最大的问题在于分类区间的规划，例如分类区间的颗粒度以及分类区间的区间界限等，分类区间的规划需要根据业务流来设定，而业务流的设计必须以客户需要为核心，因此，分类的核心思想在于能够完成满足客户需要的业务。

由于市场需求是变化的，分类通常也是变化的，例如银行业务中VIP客户的储蓄区间。

2、估计（Estimation）

通常数据估计是互动营销的基础，基于客户行为进行数据估计为基础进行互动营销已经被证实具有较高的业务转化率，银行业中通常通过客户数据估计客户对金融产品的偏好，电信业务和互联网业务则通常通过客户数据估计客户需要的相关服务或者估计客户的生命周期。

数据估计必须基于数据的细分和数据逻辑关联性，数据估计需要有较高的数据挖掘和数据分析水平。

3、预测（Prediction）

根据数据变化趋势进行未来预测通常是非常有力的产品推广方式，例如证券业通常会推荐走势良好的股票，银行会根据客户的资本情况协助客户投资理财以达到某个未来预期，电信行业通常以服务使用的增长来判断业务扩张和收缩以及营销等。

数据预测通常是多个变量的共同结果，每组变量之间一般会存在某个相互联系的数值，我们根据每个变量的关系通常可以计算出数据预测值，并以此作为业务决策的依据展开后续行动。

4、数据分组（Affinity Grouping）

数据分组是精准营销的基础，当数据分组以客户特征为主要维度时，通常可以用于估计下一次行为的基础，例如通过客户使用的服务特征的需要来营销配套服务和工具，购买了A类产品的客户一般会有B行为等等。

数据分组的难点在于分组维度的合理性，通常其精确性取决于分组逻辑是否与客户行为特征一致。

5、聚类（Clustering）

数据聚类是数据分析的重点项目之一，例如在健康管理系统中通过症状组合可以大致估计病人的疾病，在电信行业产品创新中客户使用的业务组合通常是构成服务套餐的重要依据，在银行业产品创新中客户投资行为聚合也是其金融产品创新的重要依据。

数据聚类的要点在于聚类维度选取的正确性，需要不断的实践来验证其可行性。

6、描述（Description）

描述性数据的最大效用在于可以对事件进行详细归纳，通常很多细微的机会发现和灵感启迪来自于一些描述性的客户建议，同时客户更愿意通过描述性的方法来查询搜索等，这时就需要技术上通过较好的数据关联方法来协助客户。

描述性数据的使用难点在于大数据量下数据要素提取和归类，其核心在于要素提取规则以及归类方法，要素提取和归类是其能够被使用的基础。

7、复杂数据挖掘

复杂数据挖掘比如Video，Audio等，其要素目前依然难以通过技术手段提取，但也可以从上下文与语境中提取一些要素帮助聚类，例如重要客户标记了高度重要性的Video一般优先权重也应该较高。

复杂数据的挖掘目前处理的方式一般通过数据录入的标准化来解决，核心在于数据录入标准体系的规划，马海祥建议为了整理的方便，初期规划是尽可能考虑完善，不仅仅适用现在，而且可以适用于未来。

三、从客户需求到业务

针对不同客户群体的特点和需求，我们也应有针对性的数据挖掘和分析，用个性化的服务赢得了广大客户。

1、客户为中心的业务规划思想

客户为中心的业务规划大致有三个环节：从客户研究到需求挖掘，从需求信息到数据化的需求管理，从需求文档到业务规划与设计。

客户为中心的业务规划不仅仅需要考虑业务需求是否能够满足需求的问题，还需要考虑到业务的变化趋势，业务的营销重点。

2、数据挖掘技术

对于客户数据的挖掘，我们可以通过以下几种方法来获取：

（1）Clickstream Data点击流数据

①直接访问数量

③访客地理位置

④点击流跟踪

（2）Outcomes Data结果型数据

①访客（初次访问数，访问总数，平均回访数，关注点）

②页面浏览（平均浏览数，总PV ，访问超过一页的访客比）

③时间（全局，人均）

④关键行为（如：注册，购买）

⑤转化率

（3）Research Data研究性数据

①客户研究

②启发式评估，客户体验测试

③客户属性（数据库分析）

④客户期望分析（从数据到服务）

（4）Competitive Data 竞争性数据

①“面”数据测量（大众分析）

②网络服务数据测量（行业分析）

③搜索引擎测量（舆情分析）

3、数据分析技术

对于数据分析技术，我们有可以分为初级数据分析和高级数据分析2种：

（1）初级数据分析

①Click Density Analysis 点击密度分析

②Visitor Primary Purpose 访客首要目的

③Task Completion Rates 任务完成率

③数据估计值组合

④数据预期值组合

⑤聚类组合分析

⑥客户深层次研究

4、跨渠道的数据交互思想

①跨渠道数据交互一般服务或者营销为目的。

②跨渠道数据交互必须客户为中心。

③跨渠道数据交互能够给客户立体式体验，有效提升品牌体验。

5、基于数据的互动式业务规划

①基于数据交互的业务规划对象一般是一个系列产品或服务链条，通常广泛应用于通信业，银行业，保险业，零售业等。

②基于数据交互的业务规划必须以客户为中心，分析客户出现需求的各种时机，并智能匹配以产品或服务，其实现以数据挖掘为核心。

6、基于数据的互动式营销规划

基于数据的交互式营销主要指互动营销，核心思想为分析客户的特定时机需求，并根据该需求推荐相关产品或服务满足客户需要，广泛应用于各种行业。

基于数据交互的业务规划同样必须以客户为中心，分析客户出现需求的各种时机，并智能匹配以产品或服务，其实现同样以数据挖掘为核心。

7、数据预测

数据分析：对照A服务和B服务的使用记录，使用A服务的客户在1个月收益小于B服务，而3个月会产生收益大于B服务。

互动营销：建议需要1个月服务的客户使用B服务，建议需要3个月的客户使用A服务。

业务创新：面向需要两个月服务的客户开发非A非B的C类型服务。

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一、携程实时用户数据采集系统设计实践

随着移动互联网的兴起，特别是近年来，智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球，同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛，越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务（LBS）等方面的需求。

我们针对传统用户数据采集系统在实时性、吞吐量、终端覆盖率等方面的不足，分析了在移动互联网流量剧增的背景下，用户数据采集系统的需求，研究在多种访问终端和多种网络类型的场景下，用户数据实时、高效采集的方法，并在此基础上设计和实现实时、有序和健壮的用户数据采集系统。此系统基于Java NIO网络通信框架（Netty）和分布式消息队列（Kafka）存储框架实现，其具有实时性、高吞吐、通用性好等优点。

1、技术选型和设计方案：

一个典型的数据采集分析统计平台，对数据的处理，主要由如下五个步骤组成：

图1、数据平台处理流程

其中，数据采集步骤是最核心的问题，数据采集是否丰富、准确和实时，都直接影响整个数据分析平台的应用的效果。本论文关注的步骤主要在数据采集、数据传输和数据建模存储这三部分。

为满足数据采集服务实时、高效性、高吞吐量和安全性等方面的要求，同时能借鉴互联网大数据行业一些优秀开源的解决方案，所以整个系统都将基于Java技术栈进行设计和实现。整个数据采集分析平台系统架构如下图所示：

图2（数据采集分析平台系统架构）

其中整个平台系统主要包括以上五部分：客户端数据采集SDK以Http(s)/Tcp/Udp协议根据不同的网络环境按一定策略将数据发送到Mechanic(UBT-Collector)服务器。服务器对采集的数据进行一系列处理之后将数据异步写入Hermes(Kafka)分布式消息队列系统。为了关联业务服务端用户业务操作埋点、日志，业务服务器需要获取由客户端SDK统一生成的用户标识（C-GUID），然后业务服务器将用户业务操作埋点、日志信息以异步方式写入Hermes(Kafka)队列。最后数据消费分析平台，都从Hermes(Kafka)中消费采集数据，进行数据实时或者离线分析。其中Mechanic(UBT-Collector)系统还包括对采集数据和自身系统的监控，这些监控信息先写入Hbase集群，然后通过Dashboard界面进行实时监控。

（1）基于NIO的Netty网络框架方案

要满足前面提到的高吞吐、高并发和多协议支持等方面的要求。我们调研了几种开源异步IO网络服务组件（如Netty、MINI、xSocket），用它们和NginxWeb服务器进行了性能对比，决定采用Netty作为采集服务网络组件。下面对它进行一些概要介绍：Netty是一个高性能、异步事件驱动的NIO框架，它提供了对TCP、UDP和文件传输的支持，Netty的所有IO操作都是异步非阻塞的，通过Future-Listener机制，用户可以方便的主动获取或者通过通知机制获得IO操作结果。

图3（Netty框架内部组件逻辑结构）

Netty的优点有：

a、功能丰富，内置了多种数据编解码功能、支持多种网络协议。

b、高性能，通过与其它主流NIO网络框架对比，它的综合性能最佳。

c、可扩展性好，可通过它提供的ChannelHandler组件对网络通信方面进行灵活扩展。

d、易用性，API使用简单。

e、经过了许多商业应用的考验，在互联网、网络游戏、大数据、电信软件等众多行业得到成功商用。

Netty采用了典型的三层网络架构进行设计，逻辑架构图如下：

图4（Netty三层网络逻辑架构）

第一层：Reactor通信调度层。该层的主要职责就是监听网络的连接和读写操作，负责将网络层的数据读取到内存缓冲区中，然后触发各种网络事件，例如连接创建、连接激活、读事件、写事件等，将这些事件触发到Pipeline中，再由Pipeline充当的职责链来进行后续的处理。

第二层：职责链Pipeline层。负责事件在职责链中有序的向前（后）传播，同时负责动态的编排职责链。Pipeline可以选择监听和处理自己关心的事件。

第三层：业务逻辑处理层，一般可分为两类：a. 纯粹的业务逻辑处理，例如日志、订单处理。b. 应用层协议管理，例如HTTP(S)协议、FTP协议等。

我们都知道影响网络服务通信性能的主要因素有：网络I/O模型、线程（进程）调度模型和数据序列化方式。

在网络I/O模型方面，Netty采用基于非阻塞I/O的实现，底层依赖的是JDKNIO框架的Selector。

在线程调度模型方面，Netty采用Reactor线程模型。常用的Reactor线程模型有三种，分别是：

a、Reactor单线程模型：Reactor单线程模型，指的是所有的I/O操作都在同一个NIO线程上面完成。对于一些小容量应用场景，可以使用单线程模型。

b、Reactor多线程模型：Rector多线程模型与单线程模型最大的区别就是有一组NIO线程处理I/O操作。主要用于高并发、大业务量场景。

c、主从Reactor多线程模型：主从Reactor线程模型的特点是服务端用于接收客户端连接的不再是一个单独的NIO线程，而是一个独立的NIO线程池。利用主从NIO线程模型，可以解决一个服务端监听线程无法有效处理所有客户端连接的性能不足问题。Netty线程模型并非固定不变的，它可以支持三种Reactor线程模型。

在数据序列化方面，影响序列化性能的主要因素有：

a、序列化后的码流大小（网络带宽占用）。

b、序列化和反序列化操作的性能（CPU资源占用）。

c、并发调用时的性能表现：稳定性、线性增长等。

Netty默认提供了对GoogleProtobuf二进制序列化框架的支持，但通过扩展Netty的编解码接口，可以实现其它的高性能序列化框架，例如Avro、Thrift的压缩二进制编解码框架。

通过对Netty网络框架的分析研究以及对比测试（见后面的可行性分析测试报告）可判断，基于Netty的数据采集方案能解决高数据吞吐量和数据实时收集的难点。

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做网络营销

不论是个人还是公司都想要实现产品的渠道拓展和推广宣传

但绝大多数的企业都不能达成想要的效果

其实原因有很多

一、想要做好网络营销

客户是王道

没有强大的客户群做后盾

网络营销的销量不过是空想罢了

当下客户渠道大多以网络大数据信息采集的方式来获取

如云速数据挖掘

通过输入行业关键字

就能一键采集指定区域的客户信息和联系方式

省时高效

二、通过客户信息

从分考虑分析目标群体的生活轨迹和习惯

来预测客户下一步的消费行为

以正确的时间正确的方式传达产品信息

从而完成营销活动

三、产品文案的策划一定要以客户需求为重点

并且简单易懂、快速吸引客户眼球

才能使转化率达到最佳

通捷集客魔盒基于微波脉冲技术，为您提供更好的采集数据应用服务，为您打通了数据化营销的闭环。收集范围内人群电话信息，提供自助化的新媒体广告投放平台(平台上已整合95%以上主流APP广告资源)、以及搭建大数据云平台服务， 助力企业打通线上线下数据便于更系统数据化管理和营销。

1.无感采集客户数据

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2.全面分析客户数据

个人画像/兴趣标签/线上线下行为轨迹/客群数据等多维度数据。

3.线下数据线上营销

利用线上大数据画像和用户线下行为精准识别目标客户，打通线上线下数据。

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可锁定采集的数据，通过短信、外呼通话，与目标客户直接联动。

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销售行业的客户资源非常重要。如果您想尽可能地达成交易，您就需要尽量多的客户资源。当然，优质的客户资源更好。今天教你如何使用工具来找到准确和大量的客户资源。现在有很多人应该知道有很多工具可以在公共网站上收集客户信息。这些工具做得很好，客户资源非常庞大和准确。以下是四个客户数据采集工具。

现在介绍第一款工具：可采集车主，业主，靓号机主的信息（包括姓名和手机号码），这些都是比较高端的客户群体了。还可采集不同行业的企业的信息，如做广告的，做教育的，做汽车服务的，做美容的，批发的，家政的，婚纱的等等，不同行业的企业信息你都可以采集到 。

第二款工具：可以根据关键词采集QQ群，然后导出群成员的QQ号。比如你输入交友，股票，软件，化妆品，教育，汽车等等，都可以采集到成千上万个QQ群，里面的群成员QQ号是非常庞大的，这些QQ号导出来同样可以加为QQ好友或微信好友，因为有6成的Q号会绑定微信。

第三款工具：可采集地图上（百度地图，腾讯地图，高德地图）不同行业实体店的信息，包括手机号和地址等。比如你输入面包店，五金店，母婴店，电脑维修店，美发店，化妆品店等等，都可以搜索到相关的实体店店主的信息，这些信息都是非常有价值的。手机号也可以加为微信好友。

第四款工具：可采集全国各个地区各个行业的商家信息，比如五金店、酒店、餐厅等183个行业信息，假如你是做酒水批发的，你就可以查本地的ktv、餐厅等需要酒水的商家，可以搜索到商家的联系方式，还能导入通讯录加微信好友很方便，还有图文推广等展示功能。

有些朋友会问，这些数据采集后可以做些什么？首先，您可以按照自己的方式与客户沟通，并逐一打电话给他们。但现在很多人会通过通讯录加为微信好友。手机号码可以搜索到微信。在添加为微信朋友之后，您将通过朋友圈慢慢地进入市场。小编正在做营销软件开发。如果对这些工具感兴趣，欢迎私信小编，一起交流合作。