經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析歸因分析

SaaS。用戶只要上網(wǎng)即可使用。我們的 SaaS 非常適合中小微用戶或傳統(tǒng)行業(yè)用戶：成本低廉、彈服務(wù)、物超所值；無需部署、開箱即用、挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值；與現(xiàn)有系統(tǒng)解耦、很低門檻、Excel 或 csv 即可驅(qū)動(dòng)。對(duì)于 SaaS 的潛在客群，我們一方面將通過新媒體推廣、線上引流、電話或郵件營銷等方式進(jìn)行推廣，一方面將通過公開課和講解實(shí)際案例的形式增加度和影響力。除此以外，我們還將采取有效的營銷和維護(hù)手段，提高試用率、購買率和復(fù)購率，并不斷增加市場(chǎng)占有率。部署或私有部署。此服務(wù)方式適合以下三類客戶：希望獨(dú)占計(jì)算引擎、平臺(tái)或存儲(chǔ)空間的客戶；或?qū)弦?guī)要求嚴(yán)格，數(shù)據(jù)無法脫離本地環(huán)境的客戶；或數(shù)據(jù)量非常大，無法直接使用 SaaS，只能本地部署的客戶。除此之外，我們還將提供定制服務(wù)開發(fā)。此服務(wù)方式適合 SaaS 或現(xiàn)有產(chǎn)品不能滿足要求，需要專門建立模型或?qū)崿F(xiàn)特定功能的項(xiàng)目。服務(wù)對(duì)象一般為高凈值客戶或重點(diǎn)客戶，我們將發(fā)揮技術(shù)和人才優(yōu)勢(shì)，為這些客戶提供定制化服務(wù)。易用：只需簡單幾步拖拽和點(diǎn)擊，即可獲得高質(zhì)量的分析結(jié)果！經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析歸因分析

大多數(shù)專業(yè)分析軟件昂貴、復(fù)雜、投資巨大、業(yè)務(wù)侵入深、使用門檻高、只適合專業(yè)人士使用。還有很多基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的產(chǎn)品，實(shí) 際上做得是統(tǒng)計(jì)、切片、匯總、展示、數(shù)據(jù)可視化、大屏等，看似很炫，其實(shí)挖得很淺。而數(shù)據(jù)挖掘能力較強(qiáng)的平臺(tái)或工具，不成本很高，而且需要操作者有很強(qiáng)的技術(shù)能力，一般業(yè)務(wù)人員很難用起來。我們的產(chǎn)品定位于輕量、云端、隨用隨取、貼合實(shí)際業(yè)務(wù)、產(chǎn)生價(jià)值。另外，我們系統(tǒng)的產(chǎn)出定位于小型的咨詢報(bào)告，可以一定程度上替代分析團(tuán)隊(duì)或咨詢公司，很大程度上降低用戶的成本。通用數(shù)據(jù)分析功能優(yōu)化推廣和客戶維護(hù)策略。

為什么選擇暖榕？豐富的數(shù)據(jù)接入。 對(duì)于SaaS服務(wù)，您只需將電子表格或文本文件加載并上傳。對(duì)于本地部署，支持?jǐn)?shù)據(jù)庫接口（如MySQL、Oracle、SQL server）、文件服務(wù)器（如FTP）及云（如Hive、Hbase）；簡單的操作?；谙冗M(jìn)的自動(dòng)處理技術(shù)，屏蔽掉繁瑣的算法細(xì)節(jié)。您無需任何算法或IT知識(shí)，只需簡單調(diào)整幾個(gè)參數(shù)，即可獲得優(yōu)良的挖掘結(jié)果。這意味著更低的使用門檻和更少的人工干預(yù)，讓您更專注于業(yè)務(wù)本身的價(jià)值；所見即所知。執(zhí)行因果關(guān)系檢驗(yàn)、影響因素分析、相關(guān)性檢驗(yàn)、趨勢(shì)預(yù)測(cè)、誤差分析、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、蒙特卡羅仿真等步驟*，并以業(yè)務(wù)的眼光和易于理解的方式展現(xiàn)。 從便捷的SaaS到專有計(jì)算系統(tǒng)。 您可以根據(jù)業(yè)務(wù)需要，選擇適合的服務(wù)方式：如果您希望靈活付費(fèi)并立即獲得見解：請(qǐng)使用SaaS版云計(jì)算引擎；如果云計(jì)算引擎不能有效處理您的數(shù)據(jù)：請(qǐng)與我們聯(lián)系，我們將為您提供個(gè)性化的解決方案；如果您的數(shù)據(jù)量非常大，或希望使用一組引擎：請(qǐng)與我們聯(lián)系進(jìn)行引擎開發(fā)和部署；如果您有特殊功能需要實(shí)現(xiàn)，或要滿足嚴(yán)格的數(shù)據(jù)合規(guī)：請(qǐng)與我們聯(lián)系進(jìn)行本地部署。

這一考慮帶來了零售商如何把相同的產(chǎn)品以不同的價(jià)格賣給不同的客戶這一挑戰(zhàn)性問題。一般而言，這需要在具有不同付費(fèi)意愿的客戶之間設(shè)置區(qū)隔以使得高付費(fèi)意愿的客戶不能以為低付費(fèi)意愿客群設(shè)定的價(jià)格來付費(fèi)。零售商可以使用如下幾種區(qū)隔機(jī)制： 店鋪區(qū)域：連鎖零售商店一般都位于不同的社區(qū)內(nèi)，這些社區(qū)具有不同的平均家庭收入、平均家庭規(guī)模、近競(jìng)爭(zhēng)商店距離等人口屬性和競(jìng)爭(zhēng)性因素。這就自然對(duì)客戶的價(jià)格敏感性以及尋找替代供應(yīng)商的能力或者意愿做了區(qū)分。這使得零售商可以在店鋪的級(jí)別上在不同區(qū)域設(shè)置不同的價(jià)格。 包裝大?。褐T如軟飲料或化妝品之類的消費(fèi)品（FMCG）具有較高的周轉(zhuǎn)率，消費(fèi)者自然可以選擇是頻繁購買少量產(chǎn)品或者儲(chǔ)存大量的產(chǎn)品，這種權(quán)衡也受到諸如家庭規(guī)模等人口因素的影響。這一機(jī)制通過購買大型或小型包裝的意愿來創(chuàng)建區(qū)隔，并為不同包裝尺寸設(shè)置不同的單位邊際價(jià)格。買一送一（BOGO）優(yōu)惠也與此機(jī)制有關(guān)。 促銷活動(dòng)：客戶可以根據(jù)他們是否愿意等待較低價(jià)格還是以正常價(jià)格立即購買來區(qū)分。此種客戶分群方式被應(yīng)用于服飾領(lǐng)域，在該領(lǐng)域季節(jié)性促銷是主要的營銷機(jī)制之一。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。

數(shù)據(jù)挖掘 (Data Mining)又稱數(shù)據(jù)庫的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。是指從大量不完全、有噪聲、模糊并隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中人們事先不知道但又潛在有用的信息和知識(shí)的過程[1]。所獲得的知識(shí)多以概念、規(guī)則、規(guī)律、模式等形式存在。經(jīng)濟(jì)全球化和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，使得各個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)以“”式的速度增長，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析能完成數(shù)據(jù)的錄入、查詢等簡單操作，對(duì)于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的潛在聯(lián)系及根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)事物未來走向顯得捉襟見肘。如何從浩瀚如煙的數(shù)據(jù)庫中而又準(zhǔn)確地獲取有價(jià)值的信息呢？我們陷入了“被信息所淹沒，卻饑渴于知識(shí)”的困境，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正是在這樣的需求背景下產(chǎn)生的。 使用潛客識(shí)別引擎，幫您發(fā)現(xiàn)哪些人具有更高的營銷成功率。新零售數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)

前沿技術(shù)和優(yōu)秀人才，保證技術(shù)先進(jìn)性；經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析歸因分析

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(shí)別出客戶對(duì)這些激勵(lì)的反應(yīng)。 有這對(duì)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(shí)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(shí)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(duì)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。經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析歸因分析

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