線上數(shù)據(jù)分析智能獲客

來源: 發(fā)布時(shí)間:2022-09-30

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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、近競爭商店距離等人口屬性和競爭性因素。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。數(shù)據(jù)分析價(jià)格全憑經(jīng)驗(yàn)、直覺和眼光,怎能在智能時(shí)代贏得未來?

傳統(tǒng)分析軟件或基于大數(shù)據(jù)的分析平臺(tái)定位于專業(yè)技術(shù)人員使用。但實(shí)際上大多數(shù)單位或企業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)是分離的。我們的智能建模技術(shù)可讓傳統(tǒng)業(yè)務(wù)人員輕松使用,咨詢報(bào)告式的挖掘結(jié)果也非常便于用戶從業(yè)務(wù)角度理解和解讀。團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)了創(chuàng)新的系統(tǒng)架構(gòu)及多項(xiàng)先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),包括自動(dòng)參數(shù)優(yōu)化技術(shù)、流式計(jì)算任務(wù)調(diào)度技術(shù)、分布式資源監(jiān)測與分配技術(shù)等,具有高智能型、高伸縮性、高可靠性。所有計(jì)算節(jié)點(diǎn)可以任意增減,不受地域限制。公有云平臺(tái)、私有云平臺(tái)、混合云平臺(tái)、多服務(wù)商、異構(gòu)都可作為計(jì)算集群的一部分。

服務(wù)總線為我們服務(wù)輸出總線,在整個(gè)系統(tǒng)中起橋梁和紐帶的作用。系統(tǒng)整體為前后端分離架構(gòu),前端負(fù)責(zé)展示,后端負(fù)責(zé)計(jì)算。只要符合預(yù)定的數(shù)據(jù)傳輸格式,任何前端樣式或后端結(jié)果都可結(jié)合,并為實(shí)現(xiàn)方式多樣化提供了充分的靈活性。得益于服務(wù)總線的存在,前端輸出可以是任何形式,例如 App、小程序、web、智能穿戴、大屏、觸屏、PC 等等,從而實(shí)現(xiàn)多端展示和云上統(tǒng)一。這為產(chǎn)品的具體表現(xiàn)形式提供了無限的彈性和想象空間?;谛乱淮畔⒓夹g(shù),可以用更新穎、更便利的方式為用戶提供更加激動(dòng)人心的服務(wù)。為每個(gè)客戶定制個(gè)性化的產(chǎn)品推薦序列,提高成交率并優(yōu)化客戶體驗(yàn)。

很多人會(huì)質(zhì)疑餐飲行業(yè)數(shù)據(jù)分析挖掘的意義,比如數(shù)據(jù)從哪里來,分析后的數(shù)據(jù)有什么用,能帶來利潤的增加嗎? 暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)針對(duì)餐飲行業(yè)的特點(diǎn),對(duì)多個(gè)模塊進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)適配,例如時(shí)序預(yù)測引擎、組合與推薦引擎、個(gè)性化推薦引擎、帕累托分析器、RFM客戶價(jià)值分析器、渠道轉(zhuǎn)化分析器等,適合非常的餐飲行業(yè)場景。例如銷量預(yù)測(含活動(dòng)、新品、天氣、節(jié)假日等因素分析)、菜品組合策略與加單推薦、重要和長尾菜品分析、重要和長尾顧客分析、個(gè)性化菜單推薦、客戶分群營銷策略(保持客戶/價(jià)值客戶/發(fā)展客戶/挽留客戶)等,可以使用很低的成本為餐廳進(jìn)行專業(yè)咨詢級(jí)智慧賦能小白式操作,預(yù)測精度高。線上數(shù)據(jù)分析智能獲客

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