制造業(yè)數(shù)據(jù)挖掘費用

來源: 發(fā)布時間:2022-09-29

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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。時間序列數(shù)據(jù)挖掘組件全憑經(jīng)驗、直覺和眼光,怎能在智能時代贏得未來?

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),增強了數(shù)據(jù)驅(qū)動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,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。在這篇文章中我們試圖采用更加嚴(yán)謹?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)濟學(xué)模型和目標(biāo)函數(shù)如何使得決策更加自動化。在這篇文章里, 我們將描述一個假想的收入管理平臺,這一平臺基于零售商的數(shù)據(jù)并控制零售策略的很多方面,如價格、營銷和倉儲。

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BI 工具或報表工具。這些工具大多只能統(tǒng)計、聚合、切片、下鉆、大屏可視化等,看似很酷炫,實際挖得很淺,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: 1. 互聯(lián)網(wǎng)、流式計算、AI 算法、下一代 IT 技術(shù)深度融合 2. 不是數(shù)據(jù)挖掘,更是價值挖掘。貼近業(yè)務(wù)實際、聚焦業(yè)務(wù)痛點,專注于難、痛、愁、急的問題。 3. 研發(fā)并落地前沿計算引擎,如時序預(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、帕累托價值分析器、 RFM 客戶價值分析器、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,并支持彈性擴容 8. 每份結(jié)果都是一份有深度的小型咨詢報告。我們的原則始終如一:不僅是數(shù)據(jù)挖掘,更是價值挖掘。通用數(shù)據(jù)挖掘潛在客戶挖掘

掌握營銷轉(zhuǎn)化的細節(jié),如轉(zhuǎn)化鏈路數(shù)量和長短,發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)發(fā)展中的堵點和瓶頸。制造業(yè)數(shù)據(jù)挖掘費用

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