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在零售业中实现完全的自动化决策是较具雄心的,甚至可以说,在实践中想要衡量这些优化方法的表现几乎是不可能的,因为观察到的收益提升可能与市场趋势,竞争对手的行动,顾客品味的变化以及其他因素相关。这个问题在经济学教科书中被称为内生性问题,这对于数据驱动优化技术的研发者和用户来说都是一个巨大的挑战,而且即使看起来成功的案例也会受到该问题的挑战而显得其结果没那么可靠。尽管如此,在过去的十年中,主要的零售商一直在寻求将数据挖掘与数值优化技术结合在一起的技术的整体解决方案。这种先进的系统将是企业数据管理演进的下一个阶段,它将遵循对数据仓库的共识并大量采用数据学科学方法。
暖榕敏捷数据挖掘系统是由上海暖榕智能科技有限责任公司自研的下一代数据智能分析与挖掘套件。针对餐饮零售行业需求和痛点,进行了大量适配,*下载、开箱即用,可、简单、低成本地为您的企业提供专业级智慧赋能。典型案例有国际快餐品牌门店销量与客流预测、套餐组合优化与推荐、线上优惠券定向推荐、个性化菜单推荐;万达商管集团拉夏贝尔门店销量预测。您可以: 1、 综合考虑节假日、天气、温度、营销活动等因素,预测菜品的销量或客流量。 2、 对在售菜品进行套餐组合优化,或对顾客进行加单推荐。 3、 为每个顾客进行个性化推荐。 4、 为开发的新菜品找到合适的客群。 5、 对经营情况,例如销量、客流、利润等进行归因分析。 6、 统计菜品销售情况,分类统计好菜和坏菜,为促销活动和新菜推广提供数据支持。 7、 根据顾客的消费频次、消费金额、消费时间等, 识别重要价值顾客、保持顾客、发展顾客和挽留顾客,从而针对不同客群进行分类营销。衡量客户价值和客户创造利益的能力,识别高价值客户、维持客户、发展客户和挽留客户。
响应建模被的应用在营销和客户关系管理上: 确定特定的折扣、优惠券和特价,需要识别出客户对这些激励的反应。 有这对性的邮件促销、活动和赠品(如 4S 店提供的太阳眼镜)通常需要识别出优价值的客户来降低营销费用。 客户挽留计划需要识别出那些可能会离开但可以通过激励来改变主意的客户。例如,电商可以向那些放弃购物车或者离开搜索会话的客户发送特价优惠。 在线目录和搜索结果可以根据客户对某些商品的的喜好来重新调整。 响应建模帮助优化了电邮促销来避免不必要的垃圾邮件,这些垃圾邮件可能会让客户取消邮件订阅。我们知道你的数据是金矿,我们丝毫不会试图占有。深圳进出口数据分析
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