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。咨詢數據挖掘常用知識
某種程度上,推薦技術的高度多樣性在于一些實現推薦時遇到的挑戰,如客戶評分的稀疏性,計算的可擴展性,以及缺乏新物品和客戶的信息。顯然,我們無法在本節中綜述哪怕一下部分方法和算法,而且在此處探討這些也沒有太多的意義,因為這樣的綜述俯拾皆是。相反我們將關注于驅動設計推薦系統的目標和效用函數,而基本上忽略這一問題的算法和技術側的細節。從計量經濟學的觀點來看,推薦系統問題與電商和全渠道商業在很多零售領域的興起帶來銷售品類的擴張是緊密相關。大的平類增加了很多非**產品,每一個產品的銷售量和貢獻的收入都是很少的,但是這個“長尾”的總體貢獻是非常的。傳統推薦技術如推廣**的商品不能有效利用非**商品的潛力,這就需要更巧妙的推薦方法在數百萬他或者她從未探索過的產品中對其進行引導。個性化數據挖掘品牌排行榜簡單的才是好用的:極簡界面,極簡操作。復雜的事情交給我們,耳目一新的見解即時奉上。
數據挖掘從未如此簡單。 ? 簡單可靠,快捷有效。沒有紛亂的按鈕,沒有繁瑣的步驟,沒有復雜的設置,小白級操作。 ? 豐富的行業經驗,滿足更多需求,支持個性化定制我們的原則始終如一:不是數據挖掘,更是價值挖掘。 ? 每份結果都是一份不錯的小型咨詢報告。 ? 如果您來自大公司,我們將大幅降低您的咨詢費和人力成本;如果您是個人或小公司,智能驅動觸手可及,幫您緊跟時代和產業升級。 安全 · security:我們知道你的數據是金礦我們絲毫不會試圖占有 效能 · efficiency:我們知道掘金的過程很辛苦我們愿意提供解決方案,幫你又快又好的提煉價值 額外受益 · additional profits:或許有人做同樣的事我們的專業性、可靠性及技術先進,將使你額外受益
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零售是數據科學和數據挖掘重要的商業應用領域之一。零售領域有著豐富的數據和大量的優化問題,如優化價格、折扣、推薦、以及庫存水平等可以用數據分析優化的問題。全渠道零售,即在所有線上和線下渠道整合營銷、客戶關系管理,以及庫存管理的崛起產生了大量的關聯數據,增強了數據驅動型決策的重要性和能力。盡管已經有許多關于數據挖掘在營銷和客戶關系管理方面的書,如 但絕大多數書的結構更像是數據科學家手冊,專注在算法和方法論,并且假設人的決策是處于將分析結果到業務執行上的中心位置。在這篇文章中我們試圖采用更加嚴謹的方法和系統化的視角來探討基于數據分析的經濟學模型和目標函數如何使得決策更加自動化。在這篇文章里, 我們將描述一個假想的收入管理平臺,這一平臺基于零售商的數據并控制零售策略的很多方面,如價格、營銷和倉儲。安全可靠:只做技術服務,所有數據結果將在分析完畢后定時清理。電商數據挖掘智能
前沿技術和優秀人才,保證技術先進性;咨詢數據挖掘常用知識
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