零售數(shù)據(jù)挖掘工程師

來源: 發(fā)布時(shí)間:2022-09-13

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很多人會(huì)質(zhì)疑餐飲行業(yè)數(shù)據(jù)分析挖掘的意義,比如數(shù)據(jù)從哪里來,分析后的數(shù)據(jù)有什么用,能帶來利潤的增加嗎? 暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)針對餐飲行業(yè)的特點(diǎn),對多個(gè)模塊進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)適配,例如時(shí)序預(yù)測引擎、組合與推薦引擎、個(gè)性化推薦引擎、帕累托分析器、RFM客戶價(jià)值分析器、渠道轉(zhuǎn)化分析器等,適合非常的餐飲行業(yè)場景。例如銷量預(yù)測(含活動(dòng)、新品、天氣、節(jié)假日等因素分析)、菜品組合策略與加單推薦、重要和長尾菜品分析、重要和長尾顧客分析、個(gè)性化菜單推薦、客戶分群營銷策略(保持客戶/價(jià)值客戶/發(fā)展客戶/挽留客戶)等,可以使用很低的成本為餐廳進(jìn)行專業(yè)咨詢級智慧賦能通用數(shù)據(jù)挖掘方法使用個(gè)性化推薦引擎,幫您為顧客推薦正確的商品。

智能擬合引擎:您想知道一個(gè)指標(biāo),如銷量、利潤、活躍度,在某些因素下的值是多少?哪些是主要因素?哪些是次要因素?使用智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預(yù)測未知。只需片刻,即可處理多達(dá)200萬條數(shù)據(jù),并將圖文并茂的報(bào)告呈現(xiàn)眼前。尋找各種因素與目標(biāo)值之間的關(guān)系,并預(yù)測未知。無論您來自什么領(lǐng)域,營銷、制造、貿(mào)易、服務(wù)、物流、研發(fā)...您想知道一個(gè)指標(biāo),如銷量、利潤、活躍度,在某些因素下的值是多少? 哪些是主要因素?哪些是次要因素?停止猜想,開始洞察。您無需了解技術(shù),基于先進(jìn)的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——智能擬合引擎”,我們不幫您用簡單的方式對各種因素進(jìn)行擬合,還幫您測算不同因素的影響程度。即使您的數(shù)據(jù)中混雜有數(shù)據(jù)、文本、還是時(shí)間,抑或您的數(shù)據(jù)中有很多缺失值,放心,我們一并幫您處理!

響應(yīng)建模被的應(yīng)用在營銷和客戶關(guān)系管理上: 確定特定的折扣、優(yōu)惠券和特價(jià),需要識別出客戶對這些激勵(lì)的反應(yīng)。 有這對性的郵件促銷、活動(dòng)和贈(zèng)品(如 4S 店提供的太陽眼鏡)通常需要識別出優(yōu)價(jià)值的客戶來降低營銷費(fèi)用。 客戶挽留計(jì)劃需要識別出那些可能會(huì)離開但可以通過激勵(lì)來改變主意的客戶。例如,電商可以向那些放棄購物車或者離開搜索會(huì)話的客戶發(fā)送特價(jià)優(yōu)惠。 在線目錄和搜索結(jié)果可以根據(jù)客戶對某些商品的的喜好來重新調(diào)整。 響應(yīng)建模幫助優(yōu)化了電郵促銷來避免不必要的垃圾郵件,這些垃圾郵件可能會(huì)讓客戶取消郵件訂閱。全憑經(jīng)驗(yàn)、直覺和眼光,怎能在智能時(shí)代贏得未來?

零售是數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘重要的商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域之一。零售領(lǐng)域有著豐富的數(shù)據(jù)和大量的優(yōu)化問題,如優(yōu)化價(jià)格、折扣、推薦、以及庫存水平等可以用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化的問題。全渠道零售,即在所有線上和線下渠道整合營銷、客戶關(guān)系管理,以及庫存管理的崛起產(chǎn)生了大量的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù),增強(qiáng)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型決策的重要性和能力。盡管已經(jīng)有許多關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘在營銷和客戶關(guān)系管理方面的書,如 但絕大多數(shù)書的結(jié)構(gòu)更像是數(shù)據(jù)科學(xué)家手冊,專注在算法和方法論,并且假設(shè)人的決策是處于將分析結(jié)果到業(yè)務(wù)執(zhí)行上的中心位置。在這篇文章中我們試圖采用更加嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆椒ê拖到y(tǒng)化的視角來探討基于數(shù)據(jù)分析的經(jīng)濟(jì)學(xué)模型和目標(biāo)函數(shù)如何使得決策更加自動(dòng)化。在這篇文章里, 我們將描述一個(gè)假想的收入管理平臺(tái),這一平臺(tái)基于零售商的數(shù)據(jù)并控制零售策略的很多方面,如價(jià)格、營銷和倉儲(chǔ)。挖掘不同因素之間的關(guān)聯(lián)性和耦合性。工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘組合與推薦

基于RFM客戶價(jià)值分析器,衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)造利益的能力。零售數(shù)據(jù)挖掘工程師

某種程度上,推薦技術(shù)的高度多樣性在于一些實(shí)現(xiàn)推薦時(shí)遇到的挑戰(zhàn),如客戶評分的稀疏性,計(jì)算的可擴(kuò)展性,以及缺乏新物品和客戶的信息。顯然,我們無法在本節(jié)中綜述哪怕一下部分方法和算法,而且在此處探討這些也沒有太多的意義,因?yàn)檫@樣的綜述俯拾皆是。相反我們將關(guān)注于驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)推薦系統(tǒng)的目標(biāo)和效用函數(shù),而基本上忽略這一問題的算法和技術(shù)側(cè)的細(xì)節(jié)。從計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的觀點(diǎn)來看,推薦系統(tǒng)問題與電商和全渠道商業(yè)在很多零售領(lǐng)域的興起帶來銷售品類的擴(kuò)張是緊密相關(guān)。大的平類增加了很多非**產(chǎn)品,每一個(gè)產(chǎn)品的銷售量和貢獻(xiàn)的收入都是很少的,但是這個(gè)“長尾”的總體貢獻(xiàn)是非常的。傳統(tǒng)推薦技術(shù)如推廣**的商品不能有效利用非**商品的潛力,這就需要更巧妙的推薦方法在數(shù)百萬他或者她從未探索過的產(chǎn)品中對其進(jìn)行引導(dǎo)。零售數(shù)據(jù)挖掘工程師

上海暖榕智能科技有限責(zé)任公司是一家有著雄厚實(shí)力背景、信譽(yù)可靠、勵(lì)精圖治、展望未來、有夢想有目標(biāo),有組織有體系的公司,堅(jiān)持于帶領(lǐng)員工在未來的道路上大放光明,攜手共畫藍(lán)圖,在上海市等地區(qū)的數(shù)碼、電腦行業(yè)中積累了大批忠誠的客戶粉絲源,也收獲了良好的用戶口碑,為公司的發(fā)展奠定的良好的行業(yè)基礎(chǔ),也希望未來公司能成為*****,努力為行業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展奉獻(xiàn)出自己的一份力量,我們相信精益求精的工作態(tài)度和不斷的完善創(chuàng)新理念以及自強(qiáng)不息,斗志昂揚(yáng)的的企業(yè)精神將**上海暖榕智能科技供應(yīng)和您一起攜手步入輝煌,共創(chuàng)佳績,一直以來,公司貫徹執(zhí)行科學(xué)管理、創(chuàng)新發(fā)展、誠實(shí)守信的方針,員工精誠努力,協(xié)同奮取,以品質(zhì)、服務(wù)來贏得市場,我們一直在路上!