智能數(shù)據(jù)挖掘潛在客戶挖掘

來源: 發(fā)布時(shí)間:2022-09-27

隨著數(shù)據(jù)采集技術(shù)和存儲技術(shù) 的發(fā)展,企業(yè)建立了龐大的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫,積累了大量的數(shù)據(jù),利用這些數(shù)據(jù)輔助企業(yè)正確決策,已經(jīng)成為商界的共識。然而數(shù)據(jù)的“式”增長,讓一般的數(shù)據(jù)分析技術(shù)望而卻步,數(shù)據(jù)挖掘便在此背景下迅速發(fā)展起來。 從技術(shù)的角度看,數(shù)據(jù)挖掘(data mining)是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中,提取潛在有用的信息和知識的過程。從商業(yè)的角度看,數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù),其主要特點(diǎn)是對商業(yè)數(shù)據(jù)庫的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型處理,從中提取出輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性知識,即發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的相關(guān)商業(yè)模式。 數(shù)據(jù)挖掘融合了人工智能(artificial intelligence)、統(tǒng)計(jì)學(xué)(statistics)、機(jī)器學(xué)習(xí)(machinelearning)、模式識別(pattern recognition)和數(shù)據(jù)庫等多種學(xué)科的理論,方法和技術(shù)。目前在金融服務(wù)機(jī)構(gòu)、零售商、金融服務(wù)機(jī)構(gòu)、制造業(yè)、電信公司、保險(xiǎn)公司、醫(yī)療業(yè)、航空業(yè)、市政等各個領(lǐng)域中取得了的應(yīng)用?;赗FM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。智能數(shù)據(jù)挖掘潛在客戶挖掘

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(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(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讓客戶取消郵件訂閱。工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品安全可靠:只做技術(shù)服務(wù),所有數(shù)據(jù)結(jié)果將在分析完畢后定時(shí)清理。

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如今,通過數(shù)據(jù)挖掘獲取流量是電商集體共識。近年來,電商規(guī)模不斷擴(kuò)大,網(wǎng)購流量達(dá)到頂峰,人口紅利逐漸消失,從前做電商就能收益的時(shí)代已經(jīng)過去,現(xiàn)在電商想要在行業(yè)占領(lǐng)一席之地,首先要解決的就是獲取流量難、流量貴的問題。電商通過數(shù)據(jù)挖掘,可以找到產(chǎn)品的屬性特征和用戶特征,從而建立起市場、產(chǎn)品和消費(fèi)者三者之間的聯(lián)系,從而做出具有針對性的營銷方案和決策。直播是電商獲取流量的渠道,因此這兩年直播也成為了電商發(fā)展的新風(fēng)口,易觀分析發(fā)布的《電商行業(yè)洞察2021H1》顯示,2018年到2020年,我國的直播電商交易規(guī)模從1400億增至1.06萬億,年增速分別為183%、161%。在一場直播中,會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)是撬動流量的關(guān)鍵,挖掘并利用好這些數(shù)據(jù),則很容易占領(lǐng)市場高地。在數(shù)據(jù)挖掘的過程中,很多電商都感到力不從心,員工要跨平臺統(tǒng)計(jì)大量的數(shù)據(jù),很多時(shí)候都需要加班加點(diǎn)完成,到了618、雙十一這樣的購物狂歡節(jié),是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)這一項(xiàng)工作就遠(yuǎn)遠(yuǎn)超負(fù)荷。因此,越來越多電商開始部署壹沓科技數(shù)字機(jī)器人,助力其更高效準(zhǔn)確地挖掘數(shù)據(jù)額,釋放直播人員勞動力,提高GMV。基于自動建模技術(shù)建立回歸模型,并根據(jù)預(yù)設(shè)的因素預(yù)測未知的取值。

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。對于 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、平臺或存儲空間的客戶;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,為這些客戶提供定制化服務(wù)。簡單的才是好用的:極簡界面,極簡操作。復(fù)雜的事情交給我們,耳目一新的見解即時(shí)奉上。線上零售數(shù)據(jù)挖掘常用知識

全憑經(jīng)驗(yàn)、直覺和眼光,怎能在智能時(shí)代贏得未來?智能數(shù)據(jù)挖掘潛在客戶挖掘

BI 工具或報(bào)表工具。這些工具大多只能統(tǒng)計(jì)、聚合、切片、下鉆、大屏可視化等,看似很酷炫,實(shí)際挖得很淺,無法應(yīng)對深度需求。 鑒于此,我們將基于新一代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、流式計(jì)算和人工智能技術(shù),開發(fā)一套彈性、易用、簡單、深度挖掘的敏捷數(shù)據(jù)挖掘 SaaS 系統(tǒng)。它具有以下特點(diǎn): 1. 互聯(lián)網(wǎng)、流式計(jì)算、AI 算法、下一代 IT 技術(shù)深度融合 2. 不是數(shù)據(jù)挖掘,更是價(jià)值挖掘。貼近業(yè)務(wù)實(shí)際、聚焦業(yè)務(wù)痛點(diǎn),專注于難、痛、愁、急的問題。 3. 研發(fā)并落地前沿計(jì)算引擎,如時(shí)序預(yù)測引擎、組合與推薦引擎、個性化推薦引擎、潛客識別引擎、智能擬合引擎、線性回歸與歸因引擎、帕累托價(jià)值分析器、 RFM 客戶價(jià)值分析器、渠道轉(zhuǎn)化分析器等,且支持個性化功能定制 4. 頁面友好、全模塊化、一目了然 5. 先進(jìn)的自動建模技術(shù),無需懂技術(shù),很低使用門檻,小白式操作 6. 與業(yè)務(wù)系統(tǒng)解耦,開箱即用,完全無侵入 7. 即使是私有部署,也可以和已有系統(tǒng)隔離,并支持彈性擴(kuò)容 8. 每份結(jié)果都是一份有深度的小型咨詢報(bào)告。智能數(shù)據(jù)挖掘潛在客戶挖掘

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