響應建模被的應用在營銷和客戶關系管理上： 確定特定的折扣、優惠券和特價，需要識別出客戶對這些激勵的反應。 有這對性的郵件促銷、活動和贈品（如 4S 店提供的太陽眼鏡）通常需要識別出優價值的客戶來降低營銷費用。 客戶挽留計劃需要識別出那些可能會離開但可以通過激勵來改變主意的客戶。例如，電商可以向那些放棄購物車或者離開搜索會話的客戶發送特價優惠。 在線目錄和搜索結果可以根據客戶對某些商品的的喜好來重新調整。 響應建模幫助優化了電郵促銷來避免不必要的垃圾郵件，這些垃圾郵件可能會讓客戶取消郵件訂閱。快速：分布式計算引擎+自研高效調度技術，只需數分鐘即可獲得結果！零售數據挖掘智能診斷

暖榕敏捷數據挖掘系統是由上海暖榕智能科技有限責任公司自研的下一代數據智能分析與挖掘套件。針對餐飲零售行業需求和痛點，進行了大量適配，無需下載、開箱即用，可、簡單、低成本地為您的企業提供專業級智慧賦能。典型案例有國際快餐品牌門店銷量與客流預測、套餐組合優化與推薦、線上優惠券定向推薦、個性化菜單推薦；萬達商管集團拉夏貝爾門店銷量預測。您可以： 1、 綜合考慮節假日、天氣、溫度、營銷活動等因素，預測菜品的銷量或客流量。 2、 對在售菜品進行套餐組合優化，或對顧客進行加單推薦。 3、 為每個顧客進行個性化推薦。 4、 為開發的新菜品找到合適的客群。 5、 對經營情況，例如銷量、客流、利潤等進行歸因分析。 6、 統計菜品銷售情況，分類統計好菜和壞菜，為促銷活動和新菜推廣提供數據支持。 7、 根據顧客的消費頻次、消費金額、消費時間等， 識別重要價值顧客、保持顧客、發展顧客和挽留顧客，從而針對不同客群進行分類營銷。自動數據挖掘品牌排行榜使用個性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。

RFM客戶價值分析器 您可能有很多客戶、會員或粉絲。基于RFM客戶價值分析器，可以非常便利地衡量客戶價值和客戶創造利益的能力，并識別您的重要價值客戶、保持客戶、發展客戶和挽留客戶。只需片刻，即可處理多達200萬條數據，并將圖文并茂的報告呈現眼前。識別您的重要價值客戶、保持客戶、發展客戶和挽留客戶。您可能有很多客戶、會員或粉絲...您想衡量客戶價值和客戶創造利益的能力。停止猜想，開始洞察。 無需了解技術，基于“暖榕敏捷數據挖掘系統——RFM客戶價值分析器”： ?計算客戶的R(近消費時間)F(近期消費頻次)M(近期消費金額)指標 ?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 ?優化推廣和客戶維護策略

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百萬級數據挖掘，數分鐘即出結果。

您想知道未來的銷量、客流、營收；您想優化庫存和供應鏈；您想安排生產、員工排班；您想了解天氣、假日、促銷活動、購物節等因素的影響程度。使用時序預測引擎，即刻給出答案！ 關注未來，制定面向未來的策略，提高勝算 無論您來自什么行業：餐飲、零售、服務、電商、制造業，您一定想知道未來的銷量、客流、營收來優化庫存和供應鏈、安排生產、員工排班、估測未來收益；您也一定想知道什么因素造成了多大影響，比如折扣率、天氣、節假日、人口變化、競品… 停止猜想，開始洞察。基于先進的“暖榕敏捷數據挖掘系統—時序預測引擎”，不可以預測時間序列未來的走勢，如銷量預測或客流預測，還可以測算不同因素的影響程度和置信度。貼近業務實際、聚焦業務痛點，專注于難、痛、愁、急的問題。零售數據挖掘怎么樣

深度見解：我們不做表面文章。我們知道，您想看到的，一定不是一眼就能看到的。零售數據挖掘智能診斷

當前，全球零售業發展勢頭迅猛。在信息流通先于商品流通的時代，零售企業必須依靠企業的信息化來可持續發展。很多零售企業已采用了一系列信息技術。在信息化進程加快同時，也帶來海量的、分布的、異構的數據信息。如果數據不能及時的轉化為知識，那么零售企業經營決策的正確性和時效性將大打折扣。于是，近幾年來數據挖掘技術在零售業得到了的應用。利用數據挖掘技術對數據進行分析，可以幫助零售企業進行科學的決策。 數據挖掘是從大量、不完全、有噪聲、模糊、隨機的實際應用數據中抽取隱含在其中的、有意義、未知的但有潛在使用價值的知識和信息過程。從商業角度看，數據挖掘是新型的商業分析處理技術。它是從大型數據庫中現并提取隱藏在其中信息的一種新技術，幫助決策者尋找數據間潛在的關聯，發現被忽略的因素。數據挖掘涉及的學科領域和方法很多，包括統計學、機器學習、數據庫、模式識別、可視化以及高性能計算等多個學科。根據任務可分為：關聯規則發現、分類或預測模型發現、序列模式發現、數據總結、聚類、依賴關系或依賴模型發現、異常和趨勢發現等；零售數據挖掘智能診斷

上海暖榕智能科技有限責任公司是一家有著雄厚實力背景、信譽可靠、勵精圖治、展望未來、有夢想有目標，有組織有體系的公司，堅持于帶領員工在未來的道路上大放光明，攜手共畫藍圖，在上海市等地區的數碼、電腦行業中積累了大批忠誠的客戶粉絲源，也收獲了良好的用戶口碑，為公司的發展奠定的良好的行業基礎，也希望未來公司能成為*****，努力為行業領域的發展奉獻出自己的一份力量，我們相信精益求精的工作態度和不斷的完善創新理念以及自強不息，斗志昂揚的的企業精神將**上海暖榕智能科技供應和您一起攜手步入輝煌，共創佳績，一直以來，公司貫徹執行科學管理、創新發展、誠實守信的方針，員工精誠努力，協同奮取，以品質、服務來贏得市場，我們一直在路上！