這一考慮帶來了零售商如何把相同的產品以不同的價格賣給不同的客戶這一挑戰性問題。一般而言，這需要在具有不同付費意愿的客戶之間設置區隔以使得高付費意愿的客戶不能以為低付費意愿客群設定的價格來付費。零售商可以使用如下幾種區隔機制： 店鋪區域：連鎖零售商店一般都位于不同的社區內，這些社區具有不同的平均家庭收入、平均家庭規模、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格敏感性以及尋找替代供應商的能力或者意愿做了區分。這使得零售商可以在店鋪的級別上在不同區域設置不同的價格。 包裝大小：諸如軟飲料或化妝品之類的消費品（FMCG）具有較高的周轉率，消費者自然可以選擇是頻繁購買少量產品或者儲存大量的產品，這種權衡也受到諸如家庭規模等人口因素的影響。這一機制通過購買大型或小型包裝的意愿來創建區隔，并為不同包裝尺寸設置不同的單位邊際價格。買一送一（BOGO）優惠也與此機制有關。 促銷活動：客戶可以根據他們是否愿意等待較低價格還是以正常價格立即購買來區分。此種客戶分群方式被應用于服飾領域，在該領域季節性促銷是主要的營銷機制之一。基于潛客識別引擎，幫您發現哪些人具有更高的營銷成功率。經濟數據挖掘系統

如今,通過數據挖掘獲取流量是電商集體共識。近年來,電商規模不斷擴大,網購流量達到頂峰,人口紅利逐漸消失,從前做電商就能收益的時代已經過去,現在電商想要在行業占領一席之地,首先要解決的就是獲取流量難、流量貴的問題。電商通過數據挖掘,可以找到產品的屬性特征和用戶特征,從而建立起市場、產品和消費者三者之間的聯系,從而做出具有針對性的營銷方案和決策。直播是電商獲取流量的渠道,因此這兩年直播也成為了電商發展的新風口,易觀分析發布的《電商行業洞察2021H1》顯示,2018年到2020年,我國的直播電商交易規模從1400億增至1.06萬億,年增速分別為183%、161%。在一場直播中,會產生大量的數據,數據是撬動流量的關鍵,挖掘并利用好這些數據,則很容易占領市場高地。在數據挖掘的過程中,很多電商都感到力不從心,員工要跨平臺統計大量的數據,很多時候都需要加班加點完成,到了618、雙十一這樣的購物狂歡節,是數據統計這一項工作就遠遠超負荷。因此,越來越多電商開始部署壹沓科技數字機器人,助力其更高效準確地挖掘數據額,釋放直播人員勞動力,提高GMV。零售數據挖掘歸因分析了解潛在客戶在各營銷環節中的流向和轉化率。

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