自媒體數(shù)據(jù)挖掘智能獲客

但銷量預(yù)測(cè)本身是一個(gè)復(fù)雜問(wèn)題。大企業(yè)經(jīng)常重金聘請(qǐng)咨詢公司或雇傭分析團(tuán)隊(duì)，但效果往往不夠理想。除技術(shù)因素外，通常還有以下兩個(gè)原因：業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)形態(tài)千差萬(wàn)別。且不說(shuō)不同行業(yè)，即使同一連鎖店的不同門(mén)店，情況也各不相同，外部分析團(tuán)隊(duì)往往由于不熟悉業(yè)務(wù)或數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)，而造成偏差；銷量預(yù)測(cè)是時(shí)序預(yù)測(cè)，而時(shí)序預(yù)測(cè)是外推預(yù)測(cè)。與一般回歸、分類、聚類等方法相比，外推預(yù)測(cè)是根據(jù)歷史預(yù)測(cè)未來(lái)，不確定性更大。即便如此，大企業(yè)相比小企業(yè)仍有巨大優(yōu)勢(shì)。無(wú)數(shù)的中小企業(yè)不具備任何預(yù)測(cè)能力，在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)或轉(zhuǎn)型升級(jí)時(shí)都頗為被動(dòng)。一目了然：圖文并茂的報(bào)告，可直接打印并下載。自媒體數(shù)據(jù)挖掘智能獲客

隨著傳感器、移動(dòng)通信等技術(shù)的飛速發(fā)展，工業(yè)生產(chǎn)正朝著更高密度、更高效率的綜合信息運(yùn)作模式發(fā)展。許多先進(jìn)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)被引入，這些系統(tǒng)的運(yùn)行產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)和信息資源，導(dǎo)致人們無(wú)法繼續(xù)使用傳統(tǒng)的生產(chǎn)模式。必須從各個(gè)方面和出發(fā)點(diǎn)進(jìn)行有效的研發(fā)，引入大數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)，普遍實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的科學(xué)管理和生產(chǎn)設(shè)備的有效控制。目前，工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)包括多種技術(shù)，常用的有K-means、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法和貝葉斯理論等，可以從海量交通數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的有價(jià)值的信息，并利用這些信息指導(dǎo)和創(chuàng)新工業(yè)生產(chǎn)管理模式，構(gòu)建大數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。新型數(shù)據(jù)挖掘工程師小白式操作，預(yù)測(cè)精度高。

數(shù)據(jù)挖掘 (Data Mining)又稱數(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。

潛客識(shí)別引擎：您正在推銷商品或服務(wù)，但過(guò)于盲目的推銷活動(dòng)耗費(fèi)了您很大的資金和人力。您希望提高命中率，降低獲客成本。使用客戶判別引擎，幫您發(fā)現(xiàn)哪些人具有更高的營(yíng)銷成功率。只需片刻，即可從多達(dá)200萬(wàn)個(gè)候選人中識(shí)別出潛在客戶，并將圖文并茂的報(bào)告呈現(xiàn)眼前。識(shí)別用戶——預(yù)先判斷用戶對(duì)產(chǎn)品的興趣度。你可能從事電商、互聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)游、廣告、新零售、新媒體，或者其它行業(yè)；你一定想知道誰(shuí)對(duì)你的產(chǎn)品感興趣；你也一定想提高命中率，降低獲客成本。告別盲目，開(kāi)始洞悉！將用戶數(shù)據(jù)灌入暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)—潛在客戶識(shí)別引擎，即可預(yù)先獲知每個(gè)用戶在不同營(yíng)銷策略和渠道下的推薦成功概率，從而幫助您優(yōu)化營(yíng)銷策略，提高營(yíng)銷準(zhǔn)確性并降低營(yíng)銷成本。另外，大多數(shù)二分類問(wèn)題也同樣適用，如智能診斷系統(tǒng)。快速：分布式計(jì)算引擎+自研高效調(diào)度技術(shù)，只需數(shù)分鐘即可獲得結(jié)果！

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(lái)，分析后的數(shù)據(jù)有什么用，能帶來(lái)利潤(rùn)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(cè)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(chǎng)景。例如銷量預(yù)測(cè)（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(zhǎng)尾菜品分析、重要和長(zhǎng)尾顧客分析、個(gè)性化菜單推薦、客戶分群營(yíng)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)智慧賦能使用帕累托價(jià)值分析器，立即識(shí)別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。餐飲數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)

基于組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內(nèi)部關(guān)系！自媒體數(shù)據(jù)挖掘智能獲客

銷量預(yù)測(cè)可以分為新店/新品銷量預(yù)測(cè)和老店/老品銷量預(yù)測(cè)，此處重點(diǎn)論述老店/老品銷量預(yù)測(cè)（下文銷量預(yù)測(cè)均為老店/老品銷量預(yù)測(cè)） 為什么要預(yù)測(cè)銷量？銷量預(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，銷量（客流量、銷售額...）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)。自媒體數(shù)據(jù)挖掘智能獲客

上海暖榕智能科技有限責(zé)任公司致力于數(shù)碼、電腦，以科技創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量管理的追求。暖榕智能擁有一支經(jīng)驗(yàn)豐富、技術(shù)創(chuàng)新的專業(yè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)，以高度的專注和執(zhí)著為客戶提供暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分析SaaS工具，數(shù)據(jù)挖掘解決方案。暖榕智能始終以本分踏實(shí)的精神和必勝的信念，影響并帶動(dòng)團(tuán)隊(duì)取得成功。暖榕智能始終關(guān)注自身，在風(fēng)云變化的時(shí)代，對(duì)自身的建設(shè)毫不懈怠，高度的專注與執(zhí)著使暖榕智能在行業(yè)的從容而自信。