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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。落地模式重,对业务系统侵入深、实施难、成本高、投入产出比低?与业务系统解耦,开箱即用,完全无侵入。销量数据挖掘
基于线性回归与归因引擎探索原因并预测未知。传统零售数据挖掘工具有哪些
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。传统零售数据挖掘工具有哪些
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