我们是一套一站式的出海SAAS软件，解决企业从链接海外客户、50多个渠道数据挖掘、全渠道客服成交海外客户的 闭环解决方案营销系统。
我们站群板块包含站群复制、全渠道引流主站、站群SEO、站群SEM
（1）站群复制：可以做你们的分销，用站群复制放大，每个站的联系方式和域名不一样
（2）全渠道引流主站：我们可以通过软件的WS渠道、短视频渠道、社媒渠道、谷歌渠道、邮件渠道等全渠道获客引流到你主站
（3）站群SEO：可以通过谷歌SEO推广N个站、N个关键词上谷歌页，霸屏引流到你的独立站、自动化成交
（4）站群SEM：通过搜索引擎广告、海外社媒广告，把客户引流到你的独立站
通过采集facebook主页、领英、WS、line、TG、zalo、TK、INS平台电话号码数据，另外可以采集谷歌搜索引擎、网站数据挖掘、谷歌地图、yelp（海外美团）、黄页（海外企查查）、海关数据、全球100多国家展会数据等24个渠道数据采集，每天可以采集几万是十几万数据不等
智能客服的功能：全平台多开（FB、WS、YouTube、、、、）、快捷回复、智能翻译、追踪锁客
（1）全平台多开：我们采用的指纹浏览器可以安全防封，一个指纹一个账号，不限制海外社媒、短视频、跨境电商等平台
（2）快捷回复：可以把常用的成交话术、便捷的整理文档导入使用，支持多语言，文件，还可以分组管理话术，一键发送，很方便
（3）智能翻译：做跨境出海业务，不用懂英语也没关系，即时交流，自动翻译，沟通
（4）追踪锁客：支持wechat和whatsapp聊时候，把网址、PDF、视频、图片等存到追踪锁客，然后一对一发送给客户，能看到访客记录、访客设备ip、访问时长、次数，来识别客户的意向度，从而重点跟进客户！
我们公司从16年开发海外获客系统，facebook早做的，社媒这块主要做的是facebook多渠道数据采集、优化、通过模拟器多个小号或者api接口，自动添、小组并且群发广告，让你们产品得到化的曝光及客户触达，然后把客户引流到WS大号或者你们平台转化的营销方式！
整套系统涵盖了整个FB平台所有的玩法，可以通过你鞋子/**行业关键词，采集汽配相关 facebook主页、以及主页里面活跃点赞粉丝、小组、小组成员、、直播间活跃粉丝、广告用户数据等，可采集大概10W 条数据，有这些渠道，基本可以把FB玩的很转（配合FB多账号运营视频）
作为国内出海saas软件，万单哥不仅从网站域名和架构上优化谷歌SEO，还无缝连接全网推广模式，提供关键词和域名一键优化，使谷歌SEO工作简单，帮助卖家优化网站内容，全国支持立网站运营，它是一个很好的出海拓客合作伙伴！详情咨询：https：//

　　大数据传统企业实施，其路漫漫，绝不会如昙花一现，探索大数据在传统行业的实施之路，寻找一条适合传统行业的企业大数据实施方法体系，是我执着坚守的信念，大数据是一种信仰，吾将上下而求索。记下项目中的点滴，算是日志，自勉。

　　最近在处理一个商业银行的大数据项目，旨在构建大数据资源池，项目边界确认过程中，针对项目的定位出现了两种不同的观点，对大数据的在传统行业的应用有了新的启发。观点一、大数据作为操作数据历史库，存储操作数据库数据，提供历史数据长周期，快速检索的历史数据存储和快速查询服务。观点二、大数据作为数据仓库的的历史库，解决数据仓库历史数据存储的问题，构建一个大容量，高可用的数据存储平台，为全量数据分析和知识挖掘提供服务。作为操作数据库的历史库，已经完成了项目的实施，但是作为数据仓库的历史库之前的定位一直是取代，基于大数据做数据分析和知识挖掘，现在却找到了一个新的切入点，才发现，原来二者并不矛盾。

三、数据仓库与操作数据库

　　数据仓库的定义并无统一的说法，通常的到人们认可的概念是：一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理者的决策过程。简单点说数据仓库就是一种语义上的数据存储，它充当决策支持数据模型的物理实现，并存放于企业战略决策相关的重要信息。

　　数据仓库不同于操作数据库，操作数据库的主要任务是执行联机事务处理和查询处理，称作联机事务处理（OLTP）系统。数据仓库系统在数据分析和决策支持方面为用户或者机器学习提供服务，即联机分析处理（OLAP）。二者的主要区别在于五个大的方面:

　　1）用户系统的面向性：客户与市场；

　　2）数据内容：当前与历史；

　　3）数据库设计：ER与面向主题

　　4）视图：当前与全景

　　5）访问模式：原子事务与只读操作

　　传统模式下数据仓库服务器通常采用关系型数据库，也就是说从软件实现的角度，数据仓库和操作型数据采用的模式是一样的。这就决定了，数据仓库和操作数据库面临同样的问题：行业垄断带来的成本依赖、数据模型带来的存储瓶颈和运算瓶颈。

数据仓库的三层架构如下图所示：

　　数据仓库系统应用大数据技术的模式还在探索，但是目前总结了几个方面的应用。

　　1）大数据作为数据仓库的历史数据存储系统：解决数据仓库只能存储短时段数据的问题

　　2）构建基于大数据平台的数据模型，致力于低成本的数据挖掘体系：传统BI的瓶颈在于软硬件绑定、商业垄断和处理性能，基于但数据开源体系的算法模型和并行计算能力，构建全量的数据分析和挖掘，最终目标在于取代原有高成本的BI体系，为企业降低负担。

　　3) 实时+离线模式的确立，可以充分利用企业已有的IT资源设施，充分利用成熟的BI技术，从而为企业提供更好的服务。

　　大数据定位为离线的数据仓库，将会出现三级数据存储模型，实时操作库-数据仓库-大数据资源池，目标有定位已经明确，但是具体实施仍要探索，未完待续...