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。無論您來自什么行業，數據驅動將觸手可及，幫您緊跟時代和產業升級。零售數據挖掘挖掘系統

在零售業中實現完全的自動化決策是極具雄心的，甚至可以說，在實踐中想要衡量這些優化方法的表現幾乎是不可能的，因為觀察到的收益提升可能與市場趨勢，競爭對手的行動，顧客品味的變化以及其他因素相關。這個問題在經濟學教科書中被稱為內生性問題，這對于數據驅動優化技術的研發者和用戶來說都是一個巨大的挑戰，而且即使看起來成功的案例也會受到該問題的挑戰而顯得其結果沒那么可靠。盡管如此，在過去的十年中，主要的零售商一直在尋求將數據挖掘與數值優化技術結合在一起的技術的整體解決方案。這種先進的系統將是企業數據管理演進的下一個階段，它將遵循對數據倉庫的共識并大量采用數據學科學方法。線上數據挖掘大屏小白式操作，預測精度高。

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。基于新一代信息技術，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。

但銷量預測本身是一個復雜問題。大企業經常重金聘請咨詢公司或雇傭分析團隊，但效果往往不夠理想。除技術因素外，通常還有以下兩個原因：業務和數據形態千差萬別。且不說不同行業，即使同一連鎖店的不同門店，情況也各不相同，外部分析團隊往往由于不熟悉業務或數據的細節，而造成偏差；銷量預測是時序預測，而時序預測是外推預測。與一般回歸、分類、聚類等方法相比，外推預測是根據歷史預測未來，不確定性更大。即便如此，大企業相比小企業仍有巨大優勢。無數的中小企業不具備任何預測能力，在市場競爭或轉型升級時都頗為被動。自動生成干貨滿滿的富媒體分析報告。

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。即使是私有部署，也可以和已有系統隔離，并支持快速彈性擴容。自動數據挖掘

基于線性回歸與歸因引擎探索原因并預測未知。零售數據挖掘挖掘系統

傳統分析軟件或基于大數據的分析平臺定位于專業技術人員使用。但實際上大多數單位或企業的技術團隊和業務團隊是分離的。我們的智能建模技術可讓傳統業務人員輕松使用，咨詢報告式的挖掘結果也非常便于用戶從業務角度理解和解讀。團隊自主研發了創新的系統架構及多項先進的數據挖掘技術，包括自動參數優化技術、流式計算任務調度技術、分布式資源監測與分配技術等，具有高智能型、高伸縮性、高可靠性。所有計算節點可以任意增減，不受地域限制。公有云平臺、私有云平臺、混合云平臺、多服務商、異構都可作為計算集群的一部分。零售數據挖掘挖掘系統

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