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項目經(jīng)驗 工業(yè)及制造業(yè): ? 神華集團黑岱溝露天煤礦設(shè)備健康狀態(tài)智能評估系統(tǒng) ? 黑龍江某部邊防巡邏艇柴油機狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)(總 裝備部) ? 美國密歇根大學(xué)智能維護中心刀具全生命周期分析 ? 哈工大應(yīng)用智能實驗室搬運機械手狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng) ? 哈電集團汽輪機葉片性能監(jiān)測與剩余壽命預(yù)測 ? 新奧集團?;愤\輸路線優(yōu)化與用時預(yù)測 市政: ? 上海市人口區(qū)域洞察(上海統(tǒng)計局) ? 上海浦東公安報案報警預(yù)測分析(上海公安浦東分局) ? 上海電信用戶停機預(yù)警及欠費預(yù)測模型(上海電信賬戶中心) ? 上海12345市民熱線工單自動分類及熱點追蹤(上海市民熱線) ? 上海電信增值業(yè)務(wù)(流量包、語音包、假日包)潛在客戶挖掘 金融: ? 淘寶店鋪反洗錢行為挖掘 ? 萬達金融集團智能投顧系統(tǒng) ? 萬達金融集團量化交易系統(tǒng) ? 快錢(快易花)潛在用戶挖掘 ? 快錢(快易花)用戶評級與風(fēng)險識別全憑經(jīng)驗、直覺和眼光,怎能在智能時代贏得未來?數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測
零售商向客戶提供一組產(chǎn)品時,針對每個用戶都制定不同的價格來大化整體的收入。另外,該問題可以重新定義為提供定向折扣從而在基線價格上改變價格。價格差異被的應(yīng)用在零售業(yè)并且存在非常多種顯性和隱性的形式:優(yōu)惠券,店鋪級價格分區(qū),和折扣都是價格差異的例子。價格區(qū)分與通過數(shù)量折扣來提升銷售是相關(guān)的。動態(tài)定價能用價格差異的原則和模型來增量的調(diào)整價格。盡管我們在問題的定義中暗示了是細粒度的個體定價方式,但是這是非常極端的情況更多常見的方法是對大的客戶分群設(shè)置不同的價格。數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測基于智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預(yù)測未知。
電商平臺為我們提供了大量的數(shù)據(jù),以及消費者的反饋數(shù)據(jù),從電商平臺入手我們能夠同時了解到市場、產(chǎn)品和消費者,考慮到數(shù)據(jù)量以及用戶群體的豐富性,我們選擇了淘寶電商的數(shù)據(jù)作為我們的數(shù)據(jù)源。在項目中同時涉及到市場,產(chǎn)品和消費者,所以我們的思路是同時獲取到淘寶電商平臺上手機的數(shù)據(jù)以及評論數(shù)據(jù),然后通過數(shù)據(jù)挖掘,從評論中挖掘出產(chǎn)品的屬性特征和用戶特征并進行關(guān)聯(lián),從而建立起市場、產(chǎn)品和消費者三者直接的聯(lián)系,然后進行數(shù)據(jù)分析,為我們幫助客戶制定品牌、產(chǎn)品以及價格策略提供依據(jù)。
組合與推薦引擎:您來自零售、餐飲、電商或服務(wù)業(yè);您想把單品搭配成套餐,或想在顧客點了一些東西或把商品加到購物車后,再向他推薦一些別的。使用組合與推薦引擎,幫您深度挖掘商品的內(nèi)部關(guān)系!只需片刻,即可處理多達200萬條數(shù)據(jù),對高達50000個訂單和5000個商品進行分析計算,并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。從組合的角度重新發(fā)現(xiàn)你的商品,探索商品之間的內(nèi)部聯(lián)系。 您從事餐飲、零售、電商、服務(wù)...(比如您是一家快餐店店主),您想把一些單品搭配成組合或套餐放到團購網(wǎng)站上引流,或者讓用戶買起來更方便...(比如您將豆?jié){和南瓜餅拼在一起,并起了個好聽的名字叫“早餐超值6元享”),或者,您只是想在客戶買了一些東西后,再給他推薦一些別的...(比如您的顧客點了杯豆?jié){,您覺得他應(yīng)該還需要一份小籠包)。用所見即所知代替困惑:只需上傳一份訂單明細,剩下的就交給我們吧!基于“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——組合推薦引擎”,迅速建立產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)性,讓你從組合的視角重新認識你的產(chǎn)品?;诰€性回歸與歸因引擎探索原因并預(yù)測未知。
客戶分群與評級:關(guān)注客群的內(nèi)部結(jié)構(gòu),從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認識你的客群。關(guān)注客群的內(nèi)部結(jié)構(gòu) 從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認識你的客群。你是可能是一家電商、新媒體、連鎖餐飲、游戲運營商…你來自于各行各業(yè),且有很多的客戶。你一定想更細致有效的管理客群。用層次和結(jié)構(gòu)代替混沌:基于前沿的技術(shù)和豐富的經(jīng)驗,為你建立滿足清晰性、直觀性、層次性、業(yè)務(wù)解釋性的客群體系。幫助你從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認識客群,為客戶管理和分類營銷指明方向。自動進行歸因分析,了解哪些因素產(chǎn)生了哪些影響,以及這些影響的可信度。數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測
使用組合與推薦引擎,幫您深度挖掘商品的內(nèi)部關(guān)系!數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測
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,需要識別出客戶對這些激勵的反應(yīng)。 有這對性的郵件促銷、活動和贈品(如 4S 店提供的太陽眼鏡)通常需要識別出優(yōu)價值的客戶來降低營銷費用。 客戶挽留計劃需要識別出那些可能會離開但可以通過激勵來改變主意的客戶。例如,電商可以向那些放棄購物車或者離開搜索會話的客戶發(fā)送特價優(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讓客戶取消郵件訂閱。數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測
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