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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，线上零售数据挖掘产品，顾客品味的变化以及其他因素相关，线上零售数据挖掘产品。这个问题在经济学教科书中被称为内生性问题，线上零售数据挖掘产品，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。我们期待每个结果都是一份不错的微型咨询报告。线上零售数据挖掘产品

大多数专业分析软件昂贵、复杂、投资巨大、业务侵入深、使用门槛高、只适合专业人士使用。还有很多基于大数据平台的产品，实 际上做得是统计、切片、汇总、展示、数据可视化、大屏等，看似很炫，其实挖得很浅。而数据挖掘能力较强的平台或工具，不成本很高，而且需要操作者有很强的技术能力，一般业务人员很难用起来。我们的产品定位于轻量、云端、随用随取、贴合实际业务、产生价值。另外，我们系统的产出定位于小型的咨询报告，可以一定程度上替代分析团队或咨询公司，很大程度上降低用户的成本。线上数据挖掘归因分析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。

SaaS。用户只要上网即可使用。我们的 SaaS 非常适合中小微用户或传统行业用户：成本低廉、弹服务、物**所值；*部署、开箱即用、挖掘数据价值；与现有系统解耦、很低门槛、Excel 或 csv 即可驱动。对于 SaaS 的潜在客群，我们一方面将通过新媒体推广、线上引流、电话或邮件营销等方式进行推广，一方面将通过公开课和讲解实际案例的形式增加度和影响力。除此以外，我们还将采取有效的营销和维护手段，提高试用率、购买率和复购率，并不断增加市场占有率。部署或私有部署。此服务方式适合以下三类客户：希望独占计算引擎、平台或存储空间的客户；或对合规要求严格，数据无法脱离本地环境的客户；或数据量非常大，无法直接使用 SaaS，只能本地部署的客户。除此之外，我们还将提供定制服务开发。此服务方式适合 SaaS 或现有产品不能满足要求，需要专门建立模型或实现特定功能的项目。服务对象一般为高净值客户或重点客户，我们将发挥技术和人才优势，为这些客户提供定制化服务。

这一考虑带来了零售商如何把相同的产品以不同的价格卖给不同的客户这一挑战性问题。一般而言，这需要在具有不同付费意愿的客户之间设置区隔以使得高付费意愿的客户不能以为低付费意愿客群设定的价格来付费。零售商可以使用如下几种区隔机制： 店铺区域：连锁零售商店一般都位于不同的社区内，这些社区具有不同的平均家庭收入、平均家庭规模、近竞争商店距离等人口属性和竞争性因素。这就自然对客户的价格敏感性以及寻找替代供应商的能力或者意愿做了区分。这使得零售商可以在店铺的级别上在不同区域设置不同的价格。 包装大小：诸如软饮料或化妆品之类的消费品（FMCG）具有较高的周转率，消费者自然可以选择是频繁购买少量产品或者储存大量的产品，这种权衡也受到诸如家庭规模等人口因素的影响。这一机制通过购买大型或小型包装的意愿来创建区隔，并为不同包装尺寸设置不同的单位边际价格。买一送一（BOGO）优惠也与此机制有关。 促销活动：客户可以根据他们是否愿意等待较低价格还是以正常价格立即购买来区分。此种客户分群方式被应用于服饰领域，在该领域季节性促销是主要的营销机制之一。贴近业务实际、聚焦业务痛点，专注于难、痛、愁、急的问题。

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