SaaS。用戶(hù)只要上網(wǎng)即可使用。我們的 SaaS 非常適合中小微用戶(hù)或傳統(tǒng)行業(yè)用戶(hù)：成本低廉、彈服務(wù)、物超所值；無(wú)需部署、開(kāi)箱即用、挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值；與現(xiàn)有系統(tǒng)解耦、很低門(mén)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(guò)新媒體推廣、線上引流、電話或郵件營(yíng)銷(xiāo)等方式進(jìn)行推廣，一方面將通過(guò)公開(kāi)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(yíng)銷(xiāo)和維護(hù)手段，提高試用率、購(gòu)買(mǎi)率和復(fù)購(gòu)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(lèi)客戶(hù)：希望獨(dú)占計(jì)算引擎、平臺(tái)或存儲(chǔ)空間的客戶(hù)；或?qū)弦?guī)要求嚴(yán)格，數(shù)據(jù)無(wú)法脫離本地環(huán)境的客戶(hù)；或數(shù)據(jù)量非常大，無(wú)法直接使用 SaaS，只能本地部署的客戶(hù)。除此之外，我們還將提供定制服務(wù)開(kāi)發(fā)。此服務(wù)方式適合 SaaS 或現(xiàn)有產(chǎn)品不能滿(mǎn)足要求，需要專(zhuān)門(mén)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(hù)或重點(diǎn)客戶(hù)，我們將發(fā)揮技術(shù)和人才優(yōu)勢(shì)，為這些客戶(hù)提供定制化服務(wù)。我們不做表面文章。深度精煉，不浪費(fèi)您的寶貴數(shù)據(jù)礦藏。電商數(shù)據(jù)挖掘工具有哪些
暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)是由上海暖榕智能科技有限責(zé)任公司自研的下一代數(shù)據(jù)智能分析與挖掘套件。針對(duì)餐飲零售行業(yè)需求和痛點(diǎn)，進(jìn)行了大量適配，無(wú)需下載、開(kāi)箱即用，可、簡(jiǎn)單、低成本地為您的企業(yè)提供專(zhuān)業(yè)級(jí)智慧賦能。典型案例有國(guó)際快餐品牌門(mén)店銷(xiāo)量與客流預(yù)測(cè)、套餐組合優(yōu)化與推薦、線上優(yōu)惠券定向推薦、個(gè)性化菜單推薦；萬(wàn)達(dá)商管集團(tuán)拉夏貝爾門(mén)店銷(xiāo)量預(yù)測(cè)。您可以： 1、 綜合考慮節(jié)假日、天氣、溫度、營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)等因素，預(yù)測(cè)菜品的銷(xiāo)量或客流量。 2、 對(duì)在售菜品進(jìn)行套餐組合優(yōu)化，或?qū)︻櫩瓦M(jìn)行加單推薦。 3、 為每個(gè)顧客進(jìn)行個(gè)性化推薦。 4、 為開(kāi)發(fā)的新菜品找到合適的客群。 5、 對(duì)經(jīng)營(yíng)情況，例如銷(xiāo)量、客流、利潤(rùn)等進(jìn)行歸因分析。 6、 統(tǒng)計(jì)菜品銷(xiāo)售情況，分類(lèi)統(tǒng)計(jì)好菜和壞菜，為促銷(xiāo)活動(dòng)和新菜推廣提供數(shù)據(jù)支持。 7、 根據(jù)顧客的消費(fèi)頻次、消費(fèi)金額、消費(fèi)時(shí)間等， 識(shí)別重要價(jià)值顧客、保持顧客、發(fā)展顧客和挽留顧客，從而針對(duì)不同客群進(jìn)行分類(lèi)營(yíng)銷(xiāo)。工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品使用潛客識(shí)別引擎，幫您發(fā)現(xiàn)哪些人具有更高的營(yíng)銷(xiāo)成功率。
渠道轉(zhuǎn)化分析器：無(wú)論您是電商新媒體、pp運(yùn)營(yíng)、還是線下to B，您有不同的獲客或引流途徑以及不同的銷(xiāo)售策略。使用渠道轉(zhuǎn)化分析器，幫您分析不同渠道、不同階段的轉(zhuǎn)化率，掌握轉(zhuǎn)化的瓶頸和堵點(diǎn)。只需片刻，即可處理多達(dá)200萬(wàn)條數(shù)據(jù)，并將圖文并茂的報(bào)告呈現(xiàn)眼前。 促進(jìn)客戶(hù)轉(zhuǎn)化：無(wú)論您是電商、新媒體、pp運(yùn)營(yíng)、還是線下to B， 您有不同的獲客或引流途徑以及不同的銷(xiāo)售策略，您想了解不同渠道、不同階段的轉(zhuǎn)化率，以及轉(zhuǎn)化的瓶頸和堵點(diǎn)。停止猜想，開(kāi)始洞察。您無(wú)需了解技術(shù)，基于“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)——渠道轉(zhuǎn)化分析器”： ?直觀了解潛在客戶(hù)在各營(yíng)銷(xiāo)環(huán)節(jié)中的流向和轉(zhuǎn)化率 ?掌握轉(zhuǎn)化特征，比如轉(zhuǎn)化鏈路的數(shù)量和長(zhǎng)短 ?發(fā)現(xiàn)您在業(yè)務(wù)發(fā)展中的堵點(diǎn)和瓶頸 ?挖掘某個(gè)轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)下的有效策略和無(wú)效策略
銷(xiāo)量預(yù)測(cè)可以分為新店/新品銷(xiāo)量預(yù)測(cè)和老店/老品銷(xiāo)量預(yù)測(cè)，此處重點(diǎn)論述老店/老品銷(xiāo)量預(yù)測(cè)（下文銷(xiāo)量預(yù)測(cè)均為老店/老品銷(xiāo)量預(yù)測(cè)） 為什么要預(yù)測(cè)銷(xiāo)量？銷(xiāo)量預(yù)測(cè)對(duì)生鮮零售和餐飲行業(yè)非常重要。業(yè)內(nèi)的朋友一定深有感觸：由于產(chǎn)品及原料存在保質(zhì)期，若儲(chǔ)備不足，會(huì)限制供應(yīng)能力、導(dǎo)致品類(lèi)不全、既影響營(yíng)收又影響顧客消費(fèi)體驗(yàn)；若儲(chǔ)備過(guò)量賣(mài)不掉，又會(huì)過(guò)期浪費(fèi)，白白扔錢(qián)。實(shí)際上，無(wú)論生鮮/餐飲，還是其它實(shí)體行業(yè)、服務(wù)業(yè)、電商等，銷(xiāo)量（客流量、銷(xiāo)售額...）預(yù)測(cè)的重要性都是不言而喻的。大至國(guó)企央企，小至門(mén)店地?cái)?，銷(xiāo)售是業(yè)務(wù)出口，上游的供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、備貨、倉(cāng)儲(chǔ)、物流、產(chǎn)品服務(wù)定價(jià)都與之息息相關(guān)。掌握營(yíng)銷(xiāo)轉(zhuǎn)化的細(xì)節(jié)，如轉(zhuǎn)化鏈路數(shù)量和長(zhǎng)短，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)發(fā)展中的堵點(diǎn)和瓶頸。
數(shù)據(jù)挖掘 (Data Mining)又稱(chēng)數(shù)據(jù)庫(kù)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(guò)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(zhǎng)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析能完成數(shù)據(jù)的錄入、查詢(xún)等簡(jiǎn)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(lái)走向顯得捉襟見(jiàn)肘。如何從浩瀚如煙的數(shù)據(jù)庫(kù)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(méi)，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。 深度見(jiàn)解：我們不做表面文章。我們知道，您想看到的，一定不是一眼就能看到的。RFM數(shù)據(jù)挖掘報(bào)表
了解潛在客戶(hù)在各營(yíng)銷(xiāo)環(huán)節(jié)中的流向和轉(zhuǎn)化率。電商數(shù)據(jù)挖掘工具有哪些
醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理，挖掘過(guò)程、模式評(píng)估和知識(shí)表達(dá)。為了減少數(shù)據(jù)誤差得到預(yù)期的結(jié)果，每一項(xiàng)具體的過(guò)程都可能需要反復(fù)執(zhí)行。 數(shù)據(jù)預(yù)處理 即把采集到的醫(yī)學(xué)原始數(shù)據(jù)加工成適用于進(jìn)一步處理的數(shù)據(jù)源，主要包括數(shù)據(jù)的清洗、集成、歸約、清理和變換。其中數(shù)據(jù)清洗又是數(shù)據(jù)預(yù)處理關(guān)鍵的一步。醫(yī)院信息系統(tǒng)原始數(shù)據(jù)中存在著大量的“臟數(shù)據(jù)”[8]，在保證數(shù)據(jù)原樣性的基礎(chǔ)上對(duì)空缺數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)篩選，可以降低誤差，終形成便于挖掘的數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程 經(jīng)過(guò)特定的技術(shù)和運(yùn)用決策樹(shù)、粗糙集，甚至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模與評(píng)估，得到有用的分析信息，為用戶(hù)提供相應(yīng)的輔助支持。 模式評(píng)估 也稱(chēng)數(shù)據(jù)分析，是從構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息，并對(duì)其進(jìn)行判斷以及合理預(yù)測(cè)，為用戶(hù)做出正確決策提供依據(jù)。合格的分析過(guò)程要求研究人員使用符合數(shù)據(jù)特點(diǎn)的挖掘工具。 知識(shí)表示 即結(jié)果評(píng)價(jià)與展示，可以結(jié)合可視化技術(shù)，用圖表和圖形的方式講知識(shí)具體化、形象化。電商數(shù)據(jù)挖掘工具有哪些
上海暖榕智能科技有限責(zé)任公司在同行業(yè)領(lǐng)域中，一直處在一個(gè)不斷銳意進(jìn)取，不斷制造創(chuàng)新的市場(chǎng)高度，多年以來(lái)致力于發(fā)展富有創(chuàng)新價(jià)值理念的產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)，在上海市等地區(qū)的數(shù)碼、電腦中始終保持良好的商業(yè)口碑，成績(jī)讓我們喜悅，但不會(huì)讓我們止步，殘酷的市場(chǎng)磨煉了我們堅(jiān)強(qiáng)不屈的意志，和諧溫馨的工作環(huán)境，富有營(yíng)養(yǎng)的公司土壤滋養(yǎng)著我們不斷開(kāi)拓創(chuàng)新，勇于進(jìn)取的無(wú)限潛力，上海暖榕智能科技供應(yīng)攜手大家一起走向共同輝煌的未來(lái)，回首過(guò)去，我們不會(huì)因?yàn)槿〉昧艘稽c(diǎn)點(diǎn)成績(jī)而沾沾自喜，相反的是面對(duì)競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈的市場(chǎng)氛圍，我們更要明確自己的不足，做好迎接新挑戰(zhàn)的準(zhǔn)備，要不畏困難，激流勇進(jìn)，以一個(gè)更嶄新的精神面貌迎接大家，共同走向輝煌回來(lái)！