上海2021年6月29日 /美通社/ -- 今天，業界領先的AI數智技術服務商ZTouch亮相第七屆GDMS全球數字營銷峰會，向與會者展示了其自主研發的廣告數智投放平臺Darwin（達爾文）、中量推薦和企業一站式端到端數智化解決方案（AI CDP）。ZTouch服務的目標客戶是Z世代的新消費品牌企業，包括內容平臺、電商平臺和新零售品牌等，幫助他們利用數智技術建立增長體系，無感精準服務C端用戶，提升消費體驗、消費者滿意度和品牌忠誠度，最終實現品牌創新增長。

本屆GDMS全球數字營銷峰會的主題是“私營定制”。以Z世代為主打的中國年輕消費主力正在崛起，他們追逐個性、尋求情感共鳴、強調“自我覺醒”。在消費者時間和媒體無限碎片化的大背景下，傳統意義上的品牌概念面臨解構，年輕消費者不再唯大牌論，小眾狂歡迎來大眾圍觀，“私營定制”正成為品牌“圖釘”式以點帶面的突破之道。

作為新生代企業的數智伙伴，ZTouch尤為重視客戶服務的交互過程和交付效果，不光提供標準化的產品，還提供個性化的服務。以洞見人性的AI科技與應需而變的靈活服務，協助企業構建企業數智中樞，提供私有化部署和定制化的交付服務。

數智系統中量推薦可以幫助企業更深更廣地運營C端用戶體驗，為企業用戶實現個性化體驗。融合多渠道的用戶數據，實現多維度用戶畫像和精準建模用戶興趣。同時，通過多目標預測CTR、點贊、時長、關注、評論等提升留存和DAU增長。

除此之外，廣告數智投放平臺Darwin（達爾文）和AI CDP企業一站式端到端數智化解決方案也為企業數智化發展提供增長引擎。

• 廣告數智投放平臺Darwin（達爾文）：通過多平臺數據查看、實時接口、多維度報表、批量投放、精準投放（RTA）、跨賬戶統計、整合素材管理、資產數據化和智能預警等功能，滿足不同角色在廣告投放中的不同需求，實現跨平臺的統一管理，賬號、數據、素材深度分析，以及更智能的決策，最終解決流量精準問題，精細化運營投放策略，提高轉化效率。
• AI CDP企業一站式端到端數智化解決方案：針對企業發展的階段化需求，提供個性化咨詢及技術服務。

ZTouch創始人 & CEO彭澤環（花名：長風）表示：“ZTouch會集中解決新生代企業在增長過程當中的兩個痛點：第一個痛點是獲客成本高，第二個痛點是用戶生命周期價值低。這兩個問題也是所有新消費品牌業務形態當中，決定增長的兩個最核心的問題。作為一家新興的技術公司，我們具備深度算法和分布式機器學習框架的全棧自研技術能力，擁有AI行業級最佳實踐，為內容應用、電商平臺和新消費品牌，提供比肩BAT數智能力的增長引擎。”

2021年是ZTouch高速發展的一年，備受客戶認可的同時業務也在大幅增長，急需大量想創業的小伙伴加入，一起打造全球化AI人工智能尖端品牌，做企業數智化摯愛伙伴，智領創新，共創未來！目前招聘職位有：高級推薦算法、NLP算法、推薦系統、后端開發、Web前端開發、廣告產品總監、廣告產品經理等。

了解更多ZTouch最新動態、活動和招聘信息，請瀏覽公司官方網站：www.ztouch.co。

北京2021年6月9日 /美通社/ -- 廣告投放對現代企業來說是業務增長的重要一環，投放效果對企業的短期影響是推廣成本的高低，長期對企業市場地位有決定性的影響。廣告投放的核心目標是通過合理的成本獲取目標用戶，從而實現商業價值。在實際操作中，平衡投放成本和客戶生命周期價值（LTV）是最為關鍵的環節。

1.   落地場景

AI技術本身內涵豐富，準確地說，在本文中討論的是機器學習技術在廣告行業中的應用。在廣告投放領域，AI技術的價值落地點可以歸結為如下幾個方面：

• 用戶洞察

在用戶洞察方向上，AI技術的落地點主要在DMP系統構建、用戶定向分析、用戶聚類、用戶相似度擴展等方向。具體而言，通過機器學習技術，企業可以基于用戶行為等業務數據建立復雜的標簽系統描述用戶的興趣愛好。實際應用中基于AI算法生成的不可解釋的標簽體系往往對用戶的興趣描述能力更強。

通過AI機器學習打通多源數據，可以更好地進行跨屏用戶識別與定向。同時，用戶屬性可能會隨著時間推移快速變化，因此可以用AI算法來自我跟進變化。基于對潛在人群的洞察，通過支持人群擴展、相似度計算，達到更好地理解用戶、洞察用戶的效果。

• 創意的生成

創意是廣告的核心組成部分之一，創意的好壞極大地影響廣告的投放效果和轉化成本。在廣告創意領域，通過應用AI算法，企業將獲得創意優化及自動生成、綜合調優等能力：通過對已有素材的訓練和學習，能夠自動生成創意，降低人工成本，提升生產效率；通過智能投放，進行多組素材的測試，針對不同用戶投放最優素材。

• 智能投放

在智能投放方向上，基于AI技術可以完成點擊率預估、轉化率預估、在線實時用戶廣告行為預測，通過機器學習系統設定的目標達成平臺收益最大化或者廣告主收益最大化。

直投媒體平臺廣告引擎的各種智能競價系統都是AI技術的典型應用。基于OCPX出價的模式預估用戶對每個廣告的點擊率、轉化率和個性化出價已經變成目前信息流直投廣告的主要競價模式。廣告主/廣告代理使用AI技術可以更精準的刻畫用戶畫像，實現精準人群細分，尋找創意投放組合；同時，基于機器學習算法去優化點擊率、轉化率預估模型和智能出價模型等。

• 效果跟蹤和歸因分析

在廣告投放的效果分析和歸因方面，應用AI技術可以做到智能優化，并給出效果分析結論和預測。在不合理流量的過濾、反作弊、風險控制、投放轉化的歸因等多個領域，AI技術均有實際價值場景。

2.   現實中的痛點

只有擁有了準確的用戶畫像、合理高效的創意生成技術，渠道本身觸達精準，并且投放過程中可以精確識別虛假流量、作弊信息，廣告投放效率才能夠令人滿意。然而，即使把以上這些方面都做到位了，仍然不足以完全克服現實投放中會遇到的所有問題：

• 買不到想要的流量

同一個客戶往往會在不同媒體進行廣告投放，而各個平臺的廣告系統差異巨大。實際上，即使是簡單的廣告計劃、廣告組等基礎廣告組織結構在現實中也不存在統一的行業標準。此外，即使同一個媒體方，其內部也存在不同廣告投放平臺之間分裂、合并、又分裂的情況。復雜的廣告投放環境對于廣告優化師提出了極高的要求，優化師必須要有各種平臺的使用經驗。

雖然媒體方會基于AI技術建立各種詞包、人群包、豐富的定向條件幫助客戶進行人群定向，然而在現實中廣告主往往還是經常獲取不到真正優質的流量。比如在聯盟流量當中，媒體核心產品的流量差異巨大。面對這種情況，有經驗的優化師往往會先在優質流量上磨練成熟的創意，待得到穩定轉化之后才敢于在聯盟流量上進行下一步投放。

• 不可控的投放成本

盡管現在的廣告系統在諸如廣告召回、意圖觸發、意圖識別、創意優化精選、點擊率預估、轉化率預估等幾乎每一個環節都引入了AI技術進行優化，但是對于客戶而言，在如此復雜的廣告系統當中，每一個引入了機器學習的環節都需要數據的喂養。然而，廣告系統的數據都是用真金白銀競價獲得的。讓廣告系統學習到廣告的特征，都需要依賴廣告投放的前期消耗，這往往造成轉化成本不可控，甚至是轉化成本不可接受的情況。

此外，更重要的是，因為廣告投放系統每個環節同時存在AI的邏輯控制和優化師的人工操作痕跡，因此，必須保證人工條件、素材，還有AI系統三者的trade off達到平衡才能獲得理想的結果。

• 無處安放的創意

廣告主和優化師每天除了關注預算和ROI之外，最關心的就是廣告計劃本身的素材細節：文案標題要足夠勁爆，解壓產品的圖文視頻要足夠解壓，文娛的圖文視頻要有足夠娛樂性。同時，創意或者說更底層的廣告物料也是廣告主最切實的煩惱：如果沒有足夠的信息提示，創新性的素材、抓眼球又足夠專業的廣告素材從何而來？

3.   AI技術能夠帶來的三大變革

首先，準確描述目標人群。

“追求最大化投放效率，只為目標人群付費”永遠是廣告主的終極訴求。相比于平臺或代理，越來越多的廣告主開始關注自身的數據能力，著手最大化自身數據的價值。其中常見做法包括建立自己的用戶畫像體系、標簽體系、興趣偏好、轉化偏好等等。但是從行業角度看，企業內部數據受到平臺方生態的限制，比如平臺提供不同應用程序的Open ID，多為互相獨立無法打通，即使使用聯合ID，也局限于企業內部。不管是游戲行業、美妝行業，還是金融行業，對全網用戶畫像的渴求都溢于言表。用戶細粒度數據，尤其是可以全網打通的用戶數據是這個時代最重要的資產。

隨著用戶隱私的保護機制越來越嚴格，端上可直接采集的用戶信息越來越少，全網用戶畫像數據的建立正在變得越來越困難，遠如“IMEI值禁止采集”，近如IOS IDFA的“默認不開啟”。

國內億級用戶的超級APP諸如抖音、快手、微信，未來將以類似于基礎設施一般的作用出現在越來越多的場景中。越是大企業，數據能力越強，積累的數據將越多。但是這并不表示普通企業將束手無策，因為廣告主擁有媒體大平臺所缺少的深度轉化數據。這當中就包括了常見畫像字段的三種基本分類屬性：

1.  天然屬性。天然屬性通常也可以叫做元數據、meta數據，比如人的年齡、性別、昵稱等等，是畫像字段中最基礎的數據，也是最通用的字段。對于很多行業來說，這些基礎字段就是他們理解的畫像數據90%的內涵。

2.  統計屬性。統計類的屬性字段，通常與業務有相關性，比如用戶過去3個月購買的10個頭部商品類別、最近7天搜索詞的倒排截斷列表、用戶3個月內觀看次數最多的主播ID列表。統計類屬性通常與用戶興趣相關，可以連接用戶和業務場景。

3.  機器學習屬性，或者叫做機器學習的預測屬性、特征列表。此類屬性可解釋性最差，卻是對于具體的業務場景理解最深刻的部分，比如基于機器學習技術給用戶單獨建立的特征向量、用戶的搜索詞的向量化表示。此類特征是機器學習技術的中間結果，將直接支持模型執行在線預測和計算。相比較于前兩者，基于機器學習技術構造的畫像字段正在日益豐富，僅僅是向量化技術便層出不窮，從Deepwalk、LINE再到淺層網絡、深層網絡等均以輸出向量為目標。

實踐中，ZTouch常使用前兩者作為業務規則和干預條件，使用每個用戶特有的向量化表示進行在線機器學習的預測。

其次，優化投放成本。

使用機器學習精確描述目標人群，這是一項耗費資源很大的、長期而且持續的工作，但是僅憑這一項工作還不能支持商業邏輯。有了模型數據基礎和目標人群的向量化表示，還需要有實際模型生效的場景，機器學習的“預測”步驟必須嵌入到廣告投放的核心流程中才可以保證投放成本。這里就不得不提到最近才出現的廣告投放技術RTA。

傳統RTB模式，和RTA技術本質上都是給廣告主決策權。相比于程序化廣告RTB+ADX模式中的媒體方畫像數據基本不起作用，RTA兼顧廣告主和媒體方的決策能力，在直投廣告的基礎上允許廣告主自行決定是否參與競價，并可以基于用戶價值的判斷做到每次曝光的個性化出價。

廣告主使用RTA投放，自身數據越全面，則機器學習能力越強、判斷越精準、投放成本越低。在這種情況下，廣告主在具體決策時，由淺入深可以運用幾種決策方式：

1.  基于規則

2.  基于業務邏輯和行業知識

3.  基于機器學習模型預測

第一種決策方式很容易理解。廣告主如果自己收集了歷史用戶列表，可以依據當前設備（用戶）是否有安裝過APP、是否屬于活躍用戶的規則來決定是否參與競價，進行基礎的分層拉新拉活操作。依賴于廣告主側的業務數據，即使是簡單規則干預仍然可創造可觀的投放成本優化空間。

第二種決策方式則是在第一種方式上引入了三方數據和自身業務邏輯數據。對于金融廣告主，第三方數據包括征信信息、該用戶/設備是否經常在“薅羊毛”黑名單上、是否是虛擬設備等等。對于電商廣告主，則需要知道該用戶上個月是否剛買了新電腦，如果答案為“是”，那么目前的電腦相關廣告就沒有曝光的價值了。相對來說，第二種決策邏輯比第一種要求的數據更多，而且難度大，要求廣告主有數據能力。

第三種方式依賴機器學習模型及業務數據進行決策，對RTA客戶的自身能力要求最高，不但要有完整的大數據能力，還要具備高QPS壓力下快速模型預測的能力。ZTouch團隊曾創立并服務過多款日活用戶千萬級的短視頻產品，具備日處理10P級樣本訓練模型、秒級實時更新模型的實力，有能力幫助客戶對接各主流廣告平臺。

總體來說，優化投放成本必須使用廣告主自身的數據。廣告主有AI模型能力針對每一次曝光競價進行逐一甄別將是未來的發展趨勢，機器學習技術必將在其中大放異彩。

第三，持續產出優質廣告。

廣告主面對的最后一個現實層面的問題就是：如何持續產出優質廣告。這涉及的影響因素太多，AI技術在其中可以支撐的價值點有：

1.  技術門檻突破，讓廣告更加原生、用戶體驗更好，圖像技術、語音技術均有用武之地。

2.  過程指標預測，基于現有廣告素材進行打分或點擊預測。

3.   基于數據挖掘技術進行優質創意的預測和甄選。

AI技術已應用于熱門創意的快速發現，以及通過組合現有元素生成更加新穎的創意。ZTouch結合自身的AI模型能力，賦能廣告代理商和廣告主，幫助他們實現高效且精準的智能廣告投放。ZTouch自研的廣告智能投放平臺“達爾文（Darwin）”提供統一的TD界面、自動化階梯出價、快速的批量創建，綜合了所有可以提升優質創意的發現技術，實現機器學習和大數據能力在信息流廣告直投領域的價值落地。

2021年是ZTouch高速發展的一年，備受客戶認可的同時業務也在大幅增長，急需大量想創業的小伙伴加入，一起打造全球化AI人工智能尖端品牌，做企業數智化摯愛伙伴，智領創新，共創未來！目前招聘職位有：推薦算法工程師、NLP算法工程師、推薦系統工程師、后端開發工程師、Web前端開發工程師、廣告產品經理等職位。

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北京2021年5月21日 /美通社/ -- 2021年5月20日，ZTouch，北京中量質子網絡信息科技有限公司旗下的企業數智化服務平臺，發布了廣告數智投放平臺Darwin（達爾文）。Darwin系統專注于提升廣告投放效果，為廣告主及代理商提供了便捷的管理工具；同時，結合數據算法能力，通過RTA技術，幫助他們最大程度上降低投放成本、提高獲客效率。

隨著消費場景加速向線上遷移，因為完美平衡了媒體、廣告主和消費者的利益，而且可以通過算法實現精準推送，信息流廣告市場規模近年來出現了井噴式的迅速增長。根據CNNIC發布的第47次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》，2020年，我國網絡廣告市場規模達4966億元，同比增長14.4%，并且出現了“移動端廣告繼續搶占PC端份額”和“信息流廣告市場規模迅速增長”的特點。移動端廣告的市場份額已經由2018年的70%增長至85%左右，進一步搶占PC端廣告份額。同時，隨著疫情防控進入了常態化階段，廣告主對數字化營銷投入增加的同時，更重視投放成本和廣告效果。信息流廣告兼具品牌展示與效果投放兩方面優點，成為了廣告主的首選。

然而，隨著信息流廣告的迅猛發展，在日常投放實操過程中，廣告主以及代理商卻遇到了多廣告平臺賬戶操作繁瑣、廣告成本高、自有數據利用率低等諸多新的挑戰。

針對信息流廣告投放過程中的痛點問題，Darwin系統提供了跨平臺賬戶管理、跨平臺數據分析、程序化批量投放、跨平臺素材管理、安全預警以及RTA精準投放等六大特性。

跨平臺賬戶管理。Darwin系統連結巨量引擎、騰訊廣告、快手廣告、百度廣告等廣告系統的Marketing API，通過賬戶一體化管理界面，實現了便捷的跨平臺賬戶操作以及資產管理，令用戶便捷、安全地掌握賬戶投放情況。

跨平臺數據分析。Darwin系統打通多個廣告平臺數據，能夠掌握所有賬號的全部投放數據，便捷快速地分析投入與效果，并實現所有賬號的一體化管理，包括分配與回收賬號。

程序化批量投放。使用Darwin系統簡潔直觀的操作界面，用戶可以實現批量創建及調整廣告，批量查看廣告數據。

跨平臺素材管理。Darwin系統的全局素材管理能力，可以幫助用戶實現跨平臺的素材統一管理與分析，實現素材復用、素材數據共享以及素材二次優化等功能。

安全預警。Darwin系統的安全預警能力，可以讓客戶在投放過程中設置安全限制，在賬戶資金發生異常時及時發出預警通知，并通過主流工作軟件隨時查看預警信息，避免資金損失。

RTA精準投放。此次推出的Darwin系統包括基礎版和RTA高級版兩個版本。RTA高級版本除了包含以上功能特性以外，還提供了精準投放功能，利用RTA接口，根據廣告主的數據和技術能力，利用數據對不同價值用戶實現不同出價、實現精準人群定向、流量實時篩選，幫助廣告主逐步深入參與投放決策，優化提升ROI。具體來說，RTA版本能夠實現拉新場景下實時排除已安裝，避免無效探索；拉活場景下實時全渠道去重，確保高效觸達；分人群出價，提升廣告主在優質流量的獲勝率。

在Darwin系統豐富、強大的功能之外，ZTouch還提供完善、貼心的售后服務，持續為客戶創造更大的價值。ZTouch為每一個客戶提供專屬服務咨詢，及時回復客戶問題，確保日常運營穩定率達到99.99%。此外，Darwin系統包括系統算法在內的核心模塊會保持持續的迭代升級。同時，Darwin系統的功能也將持續迭代，新功能開發出來后，客戶立即可以使用。

ZTouch結合自身的強大的AI模型能力，可以賦能廣大平臺廣告代理商和廣告主客戶，幫助他們實現高效且精準的智能廣告投放。Darwin系統提供統一的TD界面、自動化階梯出價、快速的批量創建，綜合了市場上所有可以提升優質創意的發現技術，能夠在每一個細節之處幫助客戶快速產生創造優質廣告創意，實現更高的廣告效益。

2021年是ZTouch高速發展的一年，備受客戶認可的同時業務也在大幅增長，急需大量想創業的小伙伴加入，一起打造全球化AI人工智能尖端品牌，做企業數智化摯愛伙伴，智領創新，共創未來！目前招聘職位有：推薦算法工程師、NLP算法工程師、推薦系統工程師、后端開發工程師、Web前端開發工程師、廣告產品經理等職位。

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北京2021年2月26日 /美通社/ -- 日前，北京中量質子網絡信息科技有限公司CEO彭澤環（花名：長風）和COO董艷紅（花名：董小魚）針對其為新生代企業打造的數智化服務平臺ZTouch接受了獵云網的專訪，以下為詳細內容：

創立于2019年的ZTouch就是為市場提供數智化方案的玩家之一，作為為新生代企業打造AI驅動的數智化服務平臺，ZTouch能夠為B端企業提供核心的數據算法能力、落地端到端的數智化方案，幫助企業搭建數據驅動智能決策的體系，讓企業擁有大數據算法能力來驅動業務增長。

CEO彭澤環（花名：長風）對獵云網表示：“ZTouch具備全棧技術能力，不但專注于AI技術，而且熟悉包括拉新、增長在內的整套商業化閉環打法。這是我們面向市場、客戶的獨特優勢之處，也是我們選擇內容電商、新消費品牌等作為業務發展重點的底氣。”

用數智技術做業務增長，解決企業三大痛點

ZTouch產品主要包括Touch B和Touch C兩大系列。Touch B系列產品著眼于幫助企業建立、完善數據智能決策能力。對于內部業務運營數據化程度還比較低的傳統企業，應用Touch B系列產品可以幫助企業搭建數據采集、存儲、分析、可視化等能力，建立完整的運營數據閉環；對于諸如各類電商企業這樣已經具備良好數據化基礎的客戶，Touch B系列產品則可以幫助它們擁有過去只有互聯網頭部大廠才擁有的由運營數據及AI技術驅動的智能決策能力。

針對企業所服務的終端客戶，Touch C系列產品可以幫助企業融合多渠道的用戶數據，精準建模用戶興趣、刻畫多維度用戶畫像，從深度和廣度兩方面更精細地運營用戶體驗，從而幫助企業更精準、更個性化地滿足用戶需求。

長風表示，企業業務增長過程中主要面臨以下三大痛點：一是獲客成本高，二是用戶生命周期價值（LTV，Life Time Value）低，即用戶留存以及復購低，三是傳統企業缺乏一個系統性的增長方法。

Touch B、Touch C系列產品就主要針對這三個痛點。

Touch B系列里最近上線的“達爾文”智能廣告投放平臺就是通過AI技術優化廣告成本，來幫助企業解決獲客成本高的難題；Touch C之下的“中量推薦”系統則能夠幫助企業解決客戶留存、復購的問題。

COO董艷紅（花名：董小魚）表示，“中量推薦”系統主要服務頭部和腰部的內容平臺和電商客戶，因為要用到千人千面的用戶推薦系統，需要企業內實現運營數據閉環，能夠源源不斷地為系統提供龐大的用戶數據，才能真正發揮作用。

而Touch B系列之下另一個重量級產品 -- “中量分析”則屬于一個通用的大數據開發平臺，幫企業快速去搭建一個從數據埋點、傳輸、存儲到基礎分析的一條龍的數據能力的一個數智產品。在董小魚看來，這是一款基本所有中小企業都需要的產品。“因為中小企業缺乏自行搭建這種大數據的能力。比如在品牌新零售這個領域，一些數字化剛起步的中小企業運營數據是遠遠不夠的，很多一開始也沒有做整個數據的升級、以及數據閉環的打造。”

在中小企業強烈的數字化轉型需求下，提供數字智能技術服務的廠商不斷出現，都試圖在這個藍海市場分得一杯羹。長風對獵云網表示，雖競爭激烈，但ZTouch的優勢也不容小覷，主要集中在以下三點：

一是擁有大數據算法系統研發以及實戰經驗的團隊。ZTouch有強大的C端內容算法基因，主要成員來自字節跳動、百度、騰訊等一線公司核心部門，在數據增長、推薦分發、廣告引擎、語義理解等領域有豐富的行業級實戰經驗。同時，團隊擁有5款千萬級DAU產品的大數據算法系統研發經驗。

二是服務新消費品牌的定位，不僅專注于消費品牌這一領域，單個服務過程中也會更重服務交付環節。

三是技術。ZTouch有完整數據采集、存儲、分析、可視化能力，幫助企業打通多渠道數據，建立統一的大數據開發平臺。同時，公司自研的深度向量化超大規模分布式機器學習框架 -- ZTouch ML，能支持每天10P級數據做分布式機器學習模型訓練，模型特征規模超過萬億并能實時更新，為各種場景的精準預測提供算法支持。

科技觸達人心，為企業提供有溫度的服務體驗

在長風看來，現階段下做新消費品牌和10年前做應用很像。

2010到2012年，整個移動操作系統標準化、各種智能手機換機潮造成了移動設備普及率飆升，加上應用商店開放，各種各樣的應用層出不窮。

到如今，新媒體平臺如抖音、快手，自帶營銷基因，從而引發大量新品牌在其平臺試水做品牌營銷。

但無論品牌還是應用，都是在做以用戶為中心的精細化運營，涉及拉新、拉活、留存、復購等商業化的各個環節。而這背后都需要應用大數據、人工智能技術做支撐。

“比如說在拉新環節，能不能把你的拉新成本做得比別人低10%-20%；在復購環節，能不能在相同的情況下，把LTV、留存提升20%。”長風表示，目前企業的數字化轉型，或者是用戶的精細化運營，目的就是在某一個環節“一小步跑贏”。“如果你在每個環節都能有一個微小優勢，形成閉環之后，就能有這種長期機制的相位上的優勢。”

董小魚補充道，ZTouch定位于專注新消費品牌，核心在于一方面非常了解Z時代的用戶行為，包括Z時代的整個用戶畫像；另一方面，也十分熟悉抖音、快手、小紅書、B站、微信等平臺的運營方式及算法。“所以我們能更好地服務各種平臺方，幫他們達成精細化的用戶運營。”

放眼中國的整個企業服務市場，對于企業客戶來說，最關注的無非就是降本增效。

長風表示：“過去企業信息化供應商就是將系統上線，提供工具，卻不對結果負責。但人工智能的核心是人，就是要用科技去觸達人心，不僅要用技術去做好產品，更要有一個溫暖的過程去服務用戶。為了更好地達成這一結果，就需要把過去企業服務商一直沒做到位的服務交付環節做到扎實到位，并且把用戶期望達到的效果做出來。而這也是ZTouch誕生的初衷。”

目前ZTouch的主要收費方式有兩種，一是年授權，根據不同的DAU規模去收費；另一種是按照GMV增長的分成，即絕對增長分成。

目前團隊由26人組成，其中技術人員占20人，余下是市場和行政財務等人員。公司正在進行Pre-A輪融資，將主要用于研發、銷售和市場拓展三方面。

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原文鏈接：https://www.lieyunwang.com/archives/473877 
原報道作者：孫媛