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在廣告或者特價優惠活動中，需要決定將一些資源投放給一些客戶。而這些資源都是有成本的，如郵寄印制商品的目錄的資金成本，或者一些負面效應（如使得用戶取消郵通知訂閱）。同時， 這些資源將會影響用戶的決策，如促使他們更多地消費或者購買更高價值的產品。其目標是找到一組靠譜的候選客戶，對他們投入資源后能夠使得業績大化。投入的資源可以是同質的（如所有參加的客戶都得到同樣的激勵）也可以是個性化的。在后一種情況下，零售業者將對每個不同的客戶提供不同的激勵如不同產品的優惠券來大化總體的收益目標。制造業數據挖掘怎么用我們的專業性、可靠性及先進性，將使您額外受益。

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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。基于個性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。

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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。零售數據挖掘方法

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