通过将从外部用户旅程接触点流入的原始半结构化数据流转化为具有上下文分析功能的结构化数据模型，扩展了传统的数字分析报告。
数据收集
允许您通过网站的HTML代码短脚本或移动应用的SDK来收集和反馈每一个消费者的交互信息到一个结构化的数据模型中。
开放式数据模型。
提供一个结构化的、以客户为中心的数据模型，包括视图在内的数字交互汇总表。轻松与现有的线下客户数据集成，并促进对匿名用户和客户旅程的分析，以及特别报告。
数据收集后的情境化
让您可以自定义用户身份、流量来源、页面分类、页面URL和其他分类规则，将收集到的数据转化为信息，从而简化数据工程工作流程，并派生出分析基表，加速数据科学工作。
流数据
实时将数据上下文化，并允许将事件提供给事件流处理，促进实时和接近实时的报告、分析和决策。
无码、低码和高码分析
提供了一个全面的可视化和编程界面，使所有技能水平的团队都能以简单、强大和自动化的方式处理交互式报告、可视化发现、预测分析和机器学习。
SAS®客户智能360集成
当其他模块开启时，利用统一的数据模型，使额外的接触、响应和接触点交互数据可用于分析和参与。
通过360度的客户数据视图、细分市场、报告和模型快速产生商业价值。
为您的客户建立一个可访问的、统一的视图。
SAS 360 Discover提供了一个客户体验数据模型，可与您的品牌所拥有的任何第一、第二或第三方数据资产进行整合。通过连接数据源，SAS在云端或现场提供客户的混合营销视图，以支持报告、分析、建模、活动管理、下一个最佳行动、细分、归因和个性化。
超越传统数字分析报告的限制。
端到端的数据管理、可视化、数据挖掘和机器学习能力迎合了无代码、低代码和高代码用户的需求。通过自动化和定制化功能，赋予所有技能水平和编码语言的数据驱动团队成员权力，以最大限度地发挥网络和移动第一方数据资产的分析潜力。
将AI注入您的客户旅程策略。
客户在您的网站和移动应用上提供了大量的信息，这些信息揭示了他们的购买计划、重大的生活变化和其他洞察力，而这些信息往往从未传达给负责个性化旅程的营销人员。捕捉这些数字情报并将其整合到分析模型中，可为细分市场、倾向性、推荐和强化学习提供可操作的评分。营销人员可以像过滤、抑制和仲裁规则一样，利用规定性的见解。
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