網(wǎng)店數(shù)據(jù)挖掘個(gè)性化推薦

銷量預(yù)測可以分為新店/新品銷量預(yù)測和老店/老品銷量預(yù)測，此處重點(diǎn)論述老店/老品銷量預(yù)測（下文銷量預(yù)測均為老店/老品銷量預(yù)測） 為什么要預(yù)測銷量？銷量預(yù)測對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，若儲備不足，會限制供應(yīng)能力、導(dǎo)致品類不全、既影響營收又影響顧客消費(fèi)體驗(yàn)；若儲備過量賣不掉，又會過期浪費(fèi)，白白扔錢。實(shí)際上，無論生鮮/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)測的重要性都是不言而喻的。大至國企央企，小至門店地?cái)?，銷售是業(yè)務(wù)出口，上游的供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、備貨、倉儲、物流、產(chǎn)品服務(wù)定價(jià)都與之息息相關(guān)?；谧詣咏＜夹g(shù)建立回歸模型，并根據(jù)預(yù)設(shè)的因素預(yù)測未知的取值。網(wǎng)店數(shù)據(jù)挖掘個(gè)性化推薦

某種程度上，推薦技術(shù)的高度多樣性在于一些實(shí)現(xiàn)推薦時(shí)遇到的挑戰(zhàn)，如客戶評分的稀疏性，計(jì)算的可擴(kuò)展性，以及缺乏新物品和客戶的信息。顯然，我們無法在本節(jié)中綜述哪怕一下部分方法和算法，而且在此處探討這些也沒有太多的意義，因?yàn)檫@樣的綜述俯拾皆是。相反我們將關(guān)注于驅(qū)動設(shè)計(jì)推薦系統(tǒng)的目標(biāo)和效用函數(shù)，而基本上忽略這一問題的算法和技術(shù)側(cè)的細(xì)節(jié)。從計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的觀點(diǎn)來看，推薦系統(tǒng)問題與電商和全渠道商業(yè)在很多零售領(lǐng)域的興起帶來銷售品類的擴(kuò)張是緊密相關(guān)。大的平類增加了很多非**產(chǎn)品，每一個(gè)產(chǎn)品的銷售量和貢獻(xiàn)的收入都是很少的，但是這個(gè)“長尾”的總體貢獻(xiàn)是非常的。傳統(tǒng)推薦技術(shù)如推廣**的商品不能有效利用非**商品的潛力，這就需要更巧妙的推薦方法在數(shù)百萬他或者她從未探索過的產(chǎn)品中對其進(jìn)行引導(dǎo)。電商數(shù)據(jù)挖掘品牌排行榜豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，更理解需求，支持個(gè)性化定制。

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：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。

隨著傳感器、移動通信等技術(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)。小白式操作，預(yù)測精度高。

客戶分群與評級：關(guān)注客群的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認(rèn)識你的客群。關(guān)注客群的內(nèi)部結(jié)構(gòu) 從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認(rèn)識你的客群。你是可能是一家電商、新媒體、連鎖餐飲、游戲運(yùn)營商…你來自于各行各業(yè)，且有很多的客戶。你一定想更細(xì)致有效的管理客群。用層次和結(jié)構(gòu)代替混沌：基于前沿的技術(shù)和豐富的經(jīng)驗(yàn)，為你建立滿足清晰性、直觀性、層次性、業(yè)務(wù)解釋性的客群體系。幫助你從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認(rèn)識客群，為客戶管理和分類營銷指明方向。使用RFM客戶價(jià)值分析器，衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)造利益的能力?；ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘智能

細(xì)致和充分的測試，保證可靠性；網(wǎng)店數(shù)據(jù)挖掘個(gè)性化推薦

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