銷量數(shù)據(jù)分析常用知識(shí)

在這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，很多企業(yè)都利用數(shù)據(jù)開始做營銷，有些企業(yè)做的很成功，而有些企業(yè)卻反響平平。其實(shí)說到底就是因?yàn)椋龅某晒Φ钠髽I(yè)有著自己的一套數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)或方法，而有些企業(yè)只是為了做而坐，或依賴平臺(tái)、或依賴服務(wù)商等，尤其是一些新零售企業(yè)或是科技企業(yè)。比如說，很多公司開始做數(shù)據(jù)營銷都是以自己的想法為中心的，自己想怎么做，就武斷的取哪些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。但其實(shí)應(yīng)該深挖下去，怎么做，其實(shí)可以先利用身邊的一些資源。比如銷售、代理商、客戶、同類歷史客戶、網(wǎng)站等收集數(shù)據(jù)。第二步就是利用這些數(shù)據(jù)挖掘線索了。但是像我們以前說的那樣，決定數(shù)據(jù)價(jià)值的并不是工具，而是人腦本身?？焖伲悍植际接?jì)算引擎+自研高效調(diào)度技術(shù)，只需數(shù)分鐘即可獲得結(jié)果！銷量數(shù)據(jù)分析常用知識(shí)

在廣告或者特價(jià)優(yōu)惠活動(dòng)中，需要決定將一些資源投放給一些客戶。而這些資源都是有成本的，如郵寄印制商品的目錄的資金成本，或者一些負(fù)面效應(yīng)（如使得用戶取消郵通知訂閱）。同時(shí)， 這些資源將會(huì)影響用戶的決策，如促使他們更多地消費(fèi)或者購買更高價(jià)值的產(chǎn)品。其目標(biāo)是找到一組靠譜的候選客戶，對(duì)他們投入資源后能夠使得業(yè)績大化。投入的資源可以是同質(zhì)的（如所有參加的客戶都得到同樣的激勵(lì)）也可以是個(gè)性化的。在后一種情況下，零售業(yè)者將對(duì)每個(gè)不同的客戶提供不同的激勵(lì)如不同產(chǎn)品的優(yōu)惠券來大化總體的收益目標(biāo)。物流數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)我們知道掘金的過程很辛苦，我們的方案可以幫您又快又好的解決問題。

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(cè)，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?cè)噲D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)。

您想知道未來的銷量、客流、營收；您想優(yōu)化庫存和供應(yīng)鏈；您想安排生產(chǎn)、員工排班；您想了解天氣、假日、促銷活動(dòng)、購物節(jié)等因素的影響程度。使用時(shí)序預(yù)測(cè)引擎，即刻給出答案！ 關(guān)注未來，制定面向未來的策略，提高勝算 無論您來自什么行業(yè)：餐飲、零售、服務(wù)、電商、制造業(yè)，您一定想知道未來的銷量、客流、營收來優(yōu)化庫存和供應(yīng)鏈、安排生產(chǎn)、員工排班、估測(cè)未來收益；您也一定想知道什么因素造成了多大影響，比如折扣率、天氣、節(jié)假日、人口變化、競(jìng)品… 停止猜想，開始洞察?；谙冗M(jìn)的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)—時(shí)序預(yù)測(cè)引擎”，不可以預(yù)測(cè)時(shí)間序列未來的走勢(shì)，如銷量預(yù)測(cè)或客流預(yù)測(cè)，還可以測(cè)算不同因素的影響程度和置信度。掌握營銷轉(zhuǎn)化的細(xì)節(jié)，如轉(zhuǎn)化鏈路數(shù)量和長短，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)發(fā)展中的堵點(diǎn)和瓶頸。

對(duì)暖榕來說，關(guān)鍵的是，不斷增強(qiáng)科技創(chuàng)新能力，提高為顧客更好的解決問題的能力。事實(shí)上，我們?cè)陧?xiàng)目初期就以關(guān)鍵算法為抓手，充分設(shè)計(jì)了系統(tǒng)架構(gòu)的彈性，支持新算法新功能的無限擴(kuò)展。算法是我們的關(guān)鍵能力，也是系統(tǒng)的關(guān)鍵組件。我們將發(fā)揮所長，以算法創(chuàng)新為抓手，以系統(tǒng)架構(gòu)和功能實(shí)現(xiàn)為依托，以實(shí)際落地場(chǎng)景為指南，遵循既要?jiǎng)?chuàng)新又要有用的原則，不斷開發(fā)先進(jìn)、實(shí)用、高價(jià)值的算法軟件產(chǎn)品及服務(wù)?？萍几?jìng)爭(zhēng)不進(jìn)則退，行業(yè)發(fā)展日新月異。我們期待在已取得的成績上，實(shí)現(xiàn)更多的技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)突破，為客戶、為行業(yè)、也為國家數(shù)據(jù)挖掘行業(yè)的發(fā)展貢獻(xiàn)自己的力量。我們不做表面文章。深度精煉，不浪費(fèi)您的寶貴數(shù)據(jù)礦藏。工業(yè)數(shù)據(jù)分析哪幾種

落地模式重，對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)侵入深、實(shí)施難、成本高、投入產(chǎn)出比低？與業(yè)務(wù)系統(tǒng)解耦，開箱即用，完全無侵入。銷量數(shù)據(jù)分析常用知識(shí)

關(guān)鍵算法庫為我們自研的全自動(dòng)優(yōu)化算法。與其它算法不同，關(guān)鍵算法庫的算法支持全自動(dòng)建模，無需用戶參與。算法在收到一個(gè)新任務(wù)后，會(huì)自動(dòng)探測(cè)數(shù)據(jù)特征、任務(wù)類型、并自動(dòng)加載優(yōu)參數(shù)，然后進(jìn)行建模，并將建模結(jié)果提交咨詢報(bào)告渲染引擎渲染成一份咨詢報(bào)告。我們的算法庫智能化程度相當(dāng)高，使用門檻非常低，即使用戶完全不懂技術(shù)，也可以獲得很好的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果。同時(shí)，算法庫算法的精度和性能處于行業(yè)先進(jìn)水平。例如，經(jīng)實(shí)際驗(yàn)證，我們的時(shí)序預(yù)測(cè)算法比百度大腦（easyDL）快 8~10倍，精度高 3~4 倍。銷量數(shù)據(jù)分析常用知識(shí)

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