[VIP第1年] 指数:3
在零售业中实现完全的自动化决策是极具雄心的，甚至可以说，在实践中想要衡量这些优化方法的表现几乎是不可能的，因为观察到的收益提升可能与市场趋势，竞争对手的行动，顾客品味的变化以及其他因素相关。这个问题在经济学教科书中被称为内生性问题，这对于数据驱动优化技术的研发者和用户来说都是一个巨大的挑战，经济数据分析智能，而且即使看起来成功的案例也会受到该问题的挑战而显得其结果没那么可靠，经济数据分析智能。尽管如此，经济数据分析智能，在过去的十年中，主要的零售商一直在寻求将数据挖掘与数值优化技术结合在一起的技术的整体解决方案。这种先进的系统将是企业数据管理演进的下一个阶段，它将遵循对数据仓库的共识并大量采用数据学科学方法。了解潜在客户在各营销环节中的流向和转化率。经济数据分析智能
这一考虑带来了零售商如何把相同的产品以不同的价格卖给不同的客户这一挑战性问题。一般而言，这需要在具有不同付费意愿的客户之间设置区隔以使得高付费意愿的客户不能以为低付费意愿客群设定的价格来付费。零售商可以使用如下几种区隔机制： 店铺区域：连锁零售商店一般都位于不同的社区内，这些社区具有不同的平均家庭收入、平均家庭规模、近竞争商店距离等人口属性和竞争性因素。这就自然对客户的价格敏感性以及寻找替代供应商的能力或者意愿做了区分。这使得零售商可以在店铺的级别上在不同区域设置不同的价格。 包装大小：诸如软饮料或化妆品之类的消费品（FMCG）具有较高的周转率，消费者自然可以选择是频繁购买少量产品或者储存大量的产品，这种权衡也受到诸如家庭规模等人口因素的影响。这一机制通过购买大型或小型包装的意愿来创建区隔，并为不同包装尺寸设置不同的单位边际价格。买一送一（BOGO）优惠也与此机制有关。 促销活动：客户可以根据他们是否愿意等待较低价格还是以正常价格立即购买来区分。此种客户分群方式被应用于服饰领域，在该领域季节性促销是主要的营销机制之一。智能数据分析方法无论您来自什么行业，数据驱动将触手可及，帮您紧跟时代和产业升级。
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零售商准备一次促销活动，即对某个或者一组特定商品进行有时限的折扣。对促销活动的规划需要估计到下列有关的值： 哪些产品的库存需要避免在活动结束前缺货？什么样的价格会优化收入？价格可以考虑是一个恒定值或者是一个从活动开始到结束不同时间段的函数。我们将考虑库存水平是预先确定的，零售商试图计算优价格这种情况。这是时尚零售商在处理季节性清仓和款式翻新中遇到的典型问题。这一问题可以以不同的方式来定义，如将需求预测和价格优化作为的问题来处理，也可以同时优化库存水平和价格，总之其目的是优化收入。我们的原则始终如一：不仅是数据挖掘，更是价值挖掘。
暖榕敏捷数据挖掘系统是由上海暖榕智能科技有限责任公司自研的下一代数据智能分析与挖掘套件。针对餐饮零售行业需求和痛点，进行了大量适配，无需下载、开箱即用，可、简单、低成本地为您的企业提供专业级智慧赋能。典型案例有国际快餐品牌门店销量与客流预测、套餐组合优化与推荐、线上优惠券定向推荐、个性化菜单推荐；万达商管集团拉夏贝尔门店销量预测。您可以： 1、 综合考虑节假日、天气、温度、营销活动等因素，预测菜品的销量或客流量。 2、 对在售菜品进行套餐组合优化，或对顾客进行加单推荐。 3、 为每个顾客进行个性化推荐。 4、 为开发的新菜品找到合适的客群。 5、 对经营情况，例如销量、客流、利润等进行归因分析。 6、 统计菜品销售情况，分类统计好菜和坏菜，为促销活动和新菜推广提供数据支持。 7、 根据顾客的消费频次、消费金额、消费时间等， 识别重要价值顾客、保持顾客、发展顾客和挽留顾客，从而针对不同客群进行分类营销。使用个性化推荐引擎，帮您为顾客推荐正确的商品。餐饮数据分析方法
使用RFM客户价值分析器，衡量客户价值和客户创造利益的能力。经济数据分析智能
某种程度上，推荐技术的高度多样性在于一些实现推荐时遇到的挑战，如客户评分的稀疏性，计算的可扩展性，以及缺乏新物品和客户的信息。显然，我们无法在本节中综述哪怕一下部分方法和算法，而且在此处探讨这些也没有太多的意义，因为这样的综述俯拾皆是。相反我们将关注于驱动设计推荐系统的目标和效用函数，而基本上忽略这一问题的算法和技术侧的细节。从计量经济学的观点来看，推荐系统问题与电商和全渠道商业在很多零售领域的兴起带来销售品类的扩张是紧密相关。大的平类增加了很多非**产品，每一个产品的销售量和贡献的收入都是很少的，但是这个“长尾”的总体贡献是非常的。传统推荐技术如推广**的商品不能有效利用非**商品的潜力，这就需要更巧妙的推荐方法在数百万他或者她从未探索过的产品中对其进行引导。经济数据分析智能
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