零售数据挖掘方法 创新服务 上海暖榕智能科技供应

基于暖榕云计算平台，我们对当下一家很潮的网红果饮店的未来销量进行预测。现有数据为该门店一年内的日销量及影响因素，具体包括时间、影响因素（天气、温度、促销活动、是否暑假，零售数据挖掘方法、是否寒假等）和历史销量。此处，“回测个数”（用于对历史数据进行回测）和“预测个数”（预测未来的个数）均设为1000，“是否取对数变换”和“是否考虑假日”均设为“自动”，零售数据挖掘方法，“是否考虑周”设为“是”，并将所有的节假日都纳入考察范围：设置任务参数，稍顷，零售数据挖掘方法，任务完成掌握营销转化的细节，如转化链路数量和长短，发现业务发展中的堵点和瓶颈。零售数据挖掘方法

对暖榕来说，关键的是，不断增强科技创新能力，提高为顾客更好的解决问题的能力。事实上，我们在项目初期就以关键算法为抓手，充分设计了系统架构的弹性，支持新算法新功能的无限扩展。算法是我们的关键能力，也是系统的关键组件。我们将发挥所长，以算法创新为抓手，以系统架构和功能实现为依托，以实际落地场景为指南，遵循既要创新又要有用的原则，不断开发先进、实用、高价值的算法软件产品及服务。科技竞争不进则退，行业发展日新月异。我们期待在已取得的成绩上，实现更多的技术创新和技术突破，为客户、为行业、也为国家数据挖掘行业的发展贡献自己的力量。自动数据挖掘类型基于帕累托价值分析器，立即识别微不足道的大多数和至关重要的较少数。

潜客识别引擎：您正在推销商品或服务，但过于盲目的推销活动耗费了您很大的资金和人力。您希望提高命中率，降低获客成本。使用客户判别引擎，帮您发现哪些人具有更高的营销成功率。只需片刻，即可从多达200万个候选人中识别出潜在客户，并将图文并茂的报告呈现眼前。识别用户——预先判断用户对产品的兴趣度。你可能从事电商、互联网、网游、广告、新零售、新媒体，或者其它行业；你一定想知道谁对你的产品感兴趣；你也一定想提高命中率，降低获客成本。告别盲目，开始洞悉！将用户数据灌入暖榕敏捷数据挖掘系统—潜在客户识别引擎，即可预先获知每个用户在不同营销策略和渠道下的推荐成功概率，从而帮助您优化营销策略，提高营销准确性并降低营销成本。另外，大多数二分类问题也同样适用，如智能诊断系统。

销量预测可以分为新店/新品销量预测和老店/老品销量预测，此处重点论述老店/老品销量预测（下文销量预测均为老店/老品销量预测） 为什么要预测销量？销量预测对生鲜零售和餐饮行业非常重要。业内的朋友一定深有感触：由于产品及原料存在保质期，若储备不足，会限制供应能力、导致品类不全、既影响营收又影响顾客消费体验；若储备过量卖不掉，又会过期浪费，白白扔钱。实际上，无论生鲜/餐饮，还是其它实体行业、服务业、电商等，销量（客流量、销售额...）预测的重要性都是不言而喻的。大至国企央企，小至门店地摊，销售是业务出口，上游的供应链、生产、备货、仓储、物流、产品服务定价都与之息息相关。基于时序预测引擎，帮您预测未来。

促销活动的有效性分析：只有充分了解客户，才能准确定位促销对象，提高针对性，降低活动成本。零售业通过广告、优惠券、各种折扣和让利的方式搞促销活动，以达到促销产品，吸引顾客的目的。用多维关联分析方法，通过比较促销期间的销售量和交易数量与促销活动前后的有关情况，认真分析促销活动的有效性，还可以分析出应该在什么时间，什么地点、以什么种方式、什么商品和对什么样的人进行促销活动，尽量避免企业资源的浪费，提高销售额。顾客忠诚度分析：零售企业通过办理会员卡、建立顾客会员制度的方式，来跟踪顾客的消费行为。通过对顾客会员卡信息进行数据挖掘，可以记录顾客的购买序列，将同一顾客在不同时期购买的商品分组，确定特定个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，由时间序列模式推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为。序列模式挖掘用于分析顾客的购买趋势或忠诚度的变化，据此对价格和商品的花样加以调整和更新，以便留住老客户，吸引新客户。丰富的行业经验，更理解需求，支持个性化定制。通用数据挖掘大屏

贴近业务实际、聚焦业务痛点，专注于难、痛、愁、急的问题。零售数据挖掘方法

电商平台为我们提供了大量的数据，以及消费者的反馈数据，从电商平台入手我们能够同时了解到市场、产品和消费者，考虑到数据量以及用户群体的丰富性，我们选择了淘宝电商的数据作为我们的数据源。在项目中同时涉及到市场，产品和消费者，所以我们的思路是同时获取到淘宝电商平台上手机的数据以及评论数据，然后通过数据挖掘，从评论中挖掘出产品的属性特征和用户特征并进行关联，从而建立起市场、产品和消费者三者直接的联系，然后进行数据分析，为我们帮助客户制定品牌、产品以及价格策略提供依据。零售数据挖掘方法

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