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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)化的視角重新認識你的客群。你是可能是一家電商、新媒體、連鎖餐飲、游戲運營商…你來自于各行各業(yè)，且有很多的客戶。你一定想更細致有效的管理客群。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，為你建立滿足清晰性、直觀性、層次性、業(yè)務解釋性的客群體系。幫助你從結(jié)構(gòu)化、聚群化和系統(tǒng)化的視角重新認識客群，為客戶管理和分類營銷指明方向。線上數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品優(yōu)化推廣和客戶維護策略。

零售商準備一次促銷活動，即對某個或者一組特定商品進行有時限的折扣。對促銷活動的規(guī)劃需要估計到下列有關(guān)的值： 哪些產(chǎn)品的庫存需要避免在活動結(jié)束前缺貨？什么樣的價格會優(yōu)化收入？價格可以考慮是一個恒定值或者是一個從活動開始到結(jié)束不同時間段的函數(shù)。我們將考慮庫存水平是預先確定的，零售商試圖計算優(yōu)價格這種情況。這是時尚零售商在處理季節(jié)性清倉和款式翻新中遇到的典型問題。這一問題可以以不同的方式來定義，如將需求預測和價格優(yōu)化作為的問題來處理，也可以同時優(yōu)化庫存水平和價格，總之其目的是優(yōu)化收入。

零售商向客戶提供一組產(chǎn)品時，針對每個用戶都制定不同的價格來大化整體的收入。另外，該問題可以重新定義為提供定向折扣從而在基線價格上改變價格。價格差異被的應用在零售業(yè)并且存在非常多種顯性和隱性的形式：優(yōu)惠券，店鋪級價格分區(qū)，和折扣都是價格差異的例子。價格區(qū)分與通過數(shù)量折扣來提升銷售是相關(guān)的。動態(tài)定價能用價格差異的原則和模型來增量的調(diào)整價格。盡管我們在問題的定義中暗示了是細粒度的個體定價方式，但是這是非常極端的情況更多常見的方法是對大的客戶分群設(shè)置不同的價格。小白式操作，預測精度高。

大多數(shù)專業(yè)分析軟件昂貴、復雜、投資巨大、業(yè)務侵入深、使用門檻高、只適合專業(yè)人士使用。還有很多基于大數(shù)據(jù)平臺的產(chǎn)品，實 際上做得是統(tǒng)計、切片、匯總、展示、數(shù)據(jù)可視化、大屏等，看似很炫，其實挖得很淺。而數(shù)據(jù)挖掘能力較強的平臺或工具，不成本很高，而且需要操作者有很強的技術(shù)能力，一般業(yè)務人員很難用起來。我們的產(chǎn)品定位于輕量、云端、隨用隨取、貼合實際業(yè)務、產(chǎn)生價值。另外，我們系統(tǒng)的產(chǎn)出定位于小型的咨詢報告，可以一定程度上替代分析團隊或咨詢公司，很大程度上降低用戶的成本。易用：只需簡單幾步拖拽和點擊，即可獲得高質(zhì)量的分析結(jié)果！互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘常見問題

使用線性回歸與歸因引擎探索原因并預測未知。自媒體數(shù)據(jù)挖掘潛在客戶挖掘

基于暖榕云計算平臺，我們對當下一家很潮的網(wǎng)紅果飲店的未來銷量進行預測?，F(xiàn)有數(shù)據(jù)為該門店一年內(nèi)的日銷量及影響因素，具體包括時間、影響因素（天氣、溫度、促銷活動、是否暑假、是否寒假等）和歷史銷量。此處，“回測個數(shù)”（用于對歷史數(shù)據(jù)進行回測）和“預測個數(shù)”（預測未來的個數(shù)）均設(shè)為1000，“是否取對數(shù)變換”和“是否考慮假日”均設(shè)為“自動”，“是否考慮周”設(shè)為“是”，并將所有的節(jié)假日都納入考察范圍：設(shè)置任務參數(shù)，稍頃，任務完成自媒體數(shù)據(jù)挖掘潛在客戶挖掘

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