描述
Analyzr，现已更名为 G2M Platform，旨在让企业能够轻松使用高级分析功能。该平台专注于提供定制化的预测建模，确保其算法的透明度，并使用户能够专注于业务成果，而非复杂的技设置。这种现代化的方法利用了当代技术栈，提供了可扩展且可靠的分析解决方案。
该平台通过四个步骤进行操作。首先，用户选择数据源，整合第一方和第三方数据，为模型构建坚实的基础。其次，他们选择相关变量并为特定数据集选择最合适的算法。第三，模型进行训练，允许 Analyzr 处理数据并计算结果，同时提供通过调整变量或算法来审查和优化结果的选项。最后，用户获得可操作的洞察和模型输出，这些可以集成回其原生系统，从而推动业务增长。
Analyzr 的主要功能包括用于快速构建机器学习模型的无代码用户界面，确保工程由平台处理，用户可以专注于发掘洞察。安全性至关重要，用户数据可以根据需要进行本地编码和控制。该平台通过托管的 Kubernetes 集群提供云端可扩展性，并通过保证的正常运行时间和专用服务台提供可靠性。其易于访问的输出直接馈入原生系统，使最终用户能够轻松获取洞察。Analyzr 专为寻求增强其 B2B 销售和营销分析能力的中型及大型企业客户而设计。
该平台用例涵盖了多个关键业务职能。聚类通过根据共同特征将潜在客户和客户分组，帮助识别潜在的增长领域或有风险的客户群体。倾向性评分通过预测客户购买或流失的可能性，实现更准确的定位和更高的转化率，从而实现主动干预。回归分析利用多样化的数据源生成可靠的预测，有助于主动决策以优化业务成果。A/B 测试通过比较对照组和测试组，同时考虑所有相关因素，清晰评估营销活动的有效性，最终提高营销投资回报率。
Analyzr的核心功能
无代码机器学习模型构建器
定制化预测建模
透明且易于访问的模型
以结果为导向的分析
安全的用户数据处理
云端可扩展性
托管 Kubernetes 集群
保证的正常运行时间
专用服务台
单租户 API
可操作的洞察
与原生系统集成
如何使用 Analyzr？
选择数据源：整合来自第一方和第三方的数据。
选择变量和算法：选择变量并选择最适合的算法。
训练模型：让 Analyzr 对数据进行编码，计算结果，并根据需要进行优化。
获取洞察：访问集成到原生系统中的可操作输出。
Analyzr的使用案例
- 聚类
- 倾向性评分
- 回归分析
- A/B 测试
- 销售分析
- 营销分析
- 客户细分
