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這一考慮帶來了零售商如何把相同的產品以不同的價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意愿的客戶之間設置區(qū)隔以使得高付費意愿的客戶不能以為低付費意愿客群設定的價格來付費。零售商可以使用如下幾種區(qū)隔機制： 店鋪區(qū)域：連鎖零售商店一般都位于不同的社區(qū)內，這些社區(qū)具有不同的平均家庭收入、平均家庭規(guī)模、近競爭商店距離等人口屬性和競爭性因素。這就自然對客戶的價格敏感性以及尋找替代供應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別上在不同區(qū)域設置不同的價格。 包裝大小：諸如軟飲料或化妝品之類的消費品（FMCG）具有較高的周轉率，消費者自然可以選擇是頻繁購買少量產品或者儲存大量的產品，這種權衡也受到諸如家庭規(guī)模等人口因素的影響。這一機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置不同的單位邊際價格。買一送一（BOGO）優(yōu)惠也與此機制有關。 促銷活動：客戶可以根據他們是否愿意等待較低價格還是以正常價格立即購買來區(qū)分。此種客戶分群方式被應用于服飾領域，在該領域季節(jié)性促銷是主要的營銷機制之一。基于二八法則或ABC法則，挖掘關鍵客戶、關鍵產品、關鍵因素。線上數據分析收費

在零售業(yè)中實現(xiàn)完全的自動化決策是極具雄心的，甚至可以說，在實踐中想要衡量這些優(yōu)化方法的表現(xiàn)幾乎是不可能的，因為觀察到的收益提升可能與市場趨勢，競爭對手的行動，顧客品味的變化以及其他因素相關。這個問題在經濟學教科書中被稱為內生性問題，這對于數據驅動優(yōu)化技術的研發(fā)者和用戶來說都是一個巨大的挑戰(zhàn)，而且即使看起來成功的案例也會受到該問題的挑戰(zhàn)而顯得其結果沒那么可靠。盡管如此，在過去的十年中，主要的零售商一直在尋求將數據挖掘與數值優(yōu)化技術結合在一起的技術的整體解決方案。這種先進的系統(tǒng)將是企業(yè)數據管理演進的下一個階段，它將遵循對數據倉庫的共識并大量采用數據學科學方法。RFM數據分析常見問題一目了然：圖文并茂的報告，可直接打印并下載。

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目前，傳感器、多媒體、數據庫和無線網絡技術得到了迅速發(fā)展和普及，并應用于工業(yè)生產中。由此，工業(yè)生產監(jiān)控系統(tǒng)、工業(yè)設備維護系統(tǒng)、工業(yè)生產過程處理系統(tǒng)等。這些自動化系統(tǒng)在運行中積累了大量的數據資源。為了提高數據資源的利用效果，發(fā)現(xiàn)數據中潛在的有價值的信息，迫切需要引入大數據挖掘技術，包括K-means算法、BP神經網絡、遺傳算法、關聯(lián)規(guī)則等，從而提高工業(yè)大數據挖掘的分析能力，建立先進的數據挖掘模式，擁有強大的應用環(huán)境。使用時序預測引擎，幫您預測未來。

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零售商準備一次促銷活動，即對某個或者一組特定商品進行有時限的折扣。對促銷活動的規(guī)劃需要估計到下列有關的值： 哪些產品的庫存需要避免在活動結束前缺貨？什么樣的價格會優(yōu)化收入？價格可以考慮是一個恒定值或者是一個從活動開始到結束不同時間段的函數。我們將考慮庫存水平是預先確定的，零售商試圖計算優(yōu)價格這種情況。這是時尚零售商在處理季節(jié)性清倉和款式翻新中遇到的典型問題。這一問題可以以不同的方式來定義，如將需求預測和價格優(yōu)化作為的問題來處理，也可以同時優(yōu)化庫存水平和價格，總之其目的是優(yōu)化收入。線上數據分析收費

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