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咨詢數據分析潛在客戶挖掘

來源: 發布時間:2022-09-16

電商平臺為我們提供了大量的數據,以及消費者的反饋數據,從電商平臺入手我們能夠同時了解到市場、產品和消費者,考慮到數據量以及用戶群體的豐富性,我們選擇了淘寶電商的數據作為我們的數據源。在項目中同時涉及到市場,產品和消費者,所以我們的思路是同時獲取到淘寶電商平臺上手機的數據以及評論數據,然后通過數據挖掘,從評論中挖掘出產品的屬性特征和用戶特征并進行關聯,從而建立起市場、產品和消費者三者直接的聯系,然后進行數據分析,為我們幫助客戶制定品牌、產品以及價格策略提供依據。衡量客戶價值和客戶創造利益的能力,識別高價值客戶、維持客戶、發展客戶和挽留客戶。咨詢數據分析潛在客戶挖掘

銷量預測可以分為新店/新品銷量預測和老店/老品銷量預測,此處重點論述老店/老品銷量預測(下文銷量預測均為老店/老品銷量預測) 為什么要預測銷量?銷量預測對生鮮零售和餐飲行業非常重要。業內的朋友一定深有感觸:由于產品及原料存在保質期,若儲備不足,會限制供應能力、導致品類不全、既影響營收又影響顧客消費體驗;若儲備過量賣不掉,又會過期浪費,白白扔錢。實際上,無論生鮮/餐飲,還是其它實體行業、服務業、電商等,銷量(客流量、銷售額...)預測的重要性都是不言而喻的。大至國企央企,小至門店地攤,銷售是業務出口,上游的供應鏈、生產、備貨、倉儲、物流、產品服務定價都與之息息相關。個性化數據分析歸因分析我們期待每個結果都是一份不錯的微型咨詢報告。

服務總線為我們服務輸出總線,在整個系統中起橋梁和紐帶的作用。系統整體為前后端分離架構,前端負責展示,后端負責計算。只要符合預定的數據傳輸格式,任何前端樣式或后端結果都可結合,并為實現方式多樣化提供了充分的靈活性。得益于服務總線的存在,前端輸出可以是任何形式,例如 App、小程序、web、智能穿戴、大屏、觸屏、PC 等等,從而實現多端展示和云上統一。這為產品的具體表現形式提供了無限的彈性和想象空間?;谛乱淮畔⒓夹g,可以用更新穎、更便利的方式為用戶提供更加激動人心的服務。

計算引擎為我們自研的異構多云計算集群?;谠擁椉夹g,多個不同的云服務,如阿里云、華為云、騰訊云、aws、用戶私有云等,可以構成為一個統一的虛擬計算集群,云中所有資源通過共享資源調度器進行統一管理,并使用加密渠道進行通信。該技術較傳統云計算技術更靈活,可充分調用不同網絡環境下的計算資源。 數據對象存儲為共享文件存儲區。用戶的基礎數據,原始數據文件、結果數據文件、任務參數、咨詢報告等均可存儲于其中。為保證用戶數據安全,所有內容均加密存儲,并將定期清理。使用帕累托價值分析器,立即識別微不足道的大多數和至關重要的極少數。

很多人會質疑餐飲行業數據分析挖掘的意義,比如數據從哪里來,分析后的數據有什么用,能帶來利潤的增加嗎? 暖榕敏捷數據挖掘系統針對餐飲行業的特點,對多個模塊進行大量的數據適配,例如時序預測引擎、組合與推薦引擎、個性化推薦引擎、帕累托分析器、RFM客戶價值分析器、渠道轉化分析器等,適合非常的餐飲行業場景。例如銷量預測(含活動、新品、天氣、節假日等因素分析)、菜品組合策略與加單推薦、重要和長尾菜品分析、重要和長尾顧客分析、個性化菜單推薦、客戶分群營銷策略(保持客戶/價值客戶/發展客戶/挽留客戶)等,可以使用很低的成本為餐廳進行專業咨詢級智慧賦能細致和充分的測試,保證可靠性;銷量數據分析常見問題

豐富的行業經驗,更理解需求,支持個性化定制。咨詢數據分析潛在客戶挖掘

大數據的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、神經網絡方法、Web 數據挖掘等,這些方法從不同的角度對數據進行挖掘。分類是找出數據庫中的一組數據對象的共同特點并按照分類模式將其劃分為不同的類,其目的是通過分類模型,將數據庫中的數據項映射到摸個給定的類別中??梢詰玫缴婕暗綉梅诸?、趨勢預測中,如淘寶商鋪將用戶在一段時間內的購買情況劃分成不同的類,根據情況向用戶推薦關聯類的商品,從而增加商鋪的銷售量。 回歸分析反映了數據庫中數據的屬性值的特性,通過函數表達數據映射的關系來發現屬性值之間的依賴關系。它可以應用到對數據序列的預測及相關關系的研究中去。在市場營銷中,回歸分析可以被應用到各個方面。如通過對本季度銷售的回歸分析,對下一季度的銷售趨勢作出預測并做出針對性的營銷改變。聚類類似于分類,但與分類的目的不同,是針對數據的相似性和差異性將一組數據分為幾個類別。屬于同一類別的數據間的相似性很大,但不同類別之間數據的相似性很小,跨類的數據關聯性很低。關聯規則是隱藏在數據項之間的關聯或相互關系,即可以根據一個數據項的出現推導出其他數據項的出現。咨詢數據分析潛在客戶挖掘

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