当前,全球零售业发展势头迅猛。在信息流通先于商品流通的时代,零售企业必须依靠企业的信息化来可持续发展。很多零售企业已采用了一系列信息技术。在信息化进程加快同时,也带来海量的、分布的、异构的数据信息。如果数据不能及时的转化为知识,那么零售企业经营决策的正确性和时效性将大打折扣。于是,近几年来数据挖掘技术在零售业得到了的应用。利用数据挖掘技术对数据进行分析,可以帮助零售企业进行科学的决策。 数据挖掘是从大量、不完全、有噪声、模糊、随机的实际应用数据中抽取隐含在其中的、有意义、未知的但有潜在使用价值的知识和信息过程。从商业角度看,数据挖掘是新型的商业分析处理技术。它是从大型数据库中现并提取隐藏在其中信息的一种新技术,帮助决策者寻找数据间潜在的关联,发现被忽略的因素。数据挖掘涉及的学科领域和方法很多,包括统计学、机器学习、数据库、模式识别、可视化以及高性能计算等多个学科。根据任务可分为:关联规则发现、分类或预测模型发现、序列模式发现、数据总结、聚类、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等;简单的才是好用的:极简界面,极简操作。复杂的事情交给我们,耳目一新的见解即时奉上。RFM数据挖掘价格
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响应建模被的应用在营销和客户关系管理上: 确定特定的折扣、优惠券和特价,需要识别出客户对这些激励的反应。 有这对性的邮件促销、活动和赠品(如 4S 店提供的太阳眼镜)通常需要识别出优价值的客户来降低营销费用。 客户挽留计划需要识别出那些可能会离开但可以通过激励来改变主意的客户。例如,电商可以向那些放弃购物车或者离开搜索会话的客户发送特价优惠。 在线目录和搜索结果可以根据客户对某些商品的的喜好来重新调整。 响应建模帮助优化了电邮促销来避免不必要的垃圾邮件,这些垃圾邮件可能会让客户取消邮件订阅。
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在零售业中实现完全的自动化决策是极具雄心的,甚至可以说,在实践中想要衡量这些优化方法的表现几乎是不可能的,因为观察到的收益提升可能与市场趋势,竞争对手的行动,顾客品味的变化以及其他因素相关。这个问题在经济学教科书中被称为内生性问题,这对于数据驱动优化技术的研发者和用户来说都是一个巨大的挑战,而且即使看起来成功的案例也会受到该问题的挑战而显得其结果没那么可靠。尽管如此,在过去的十年中,主要的零售商一直在寻求将数据挖掘与数值优化技术结合在一起的技术的整体解决方案。这种先进的系统将是企业数据管理演进的下一个阶段,它将遵循对数据仓库的共识并大量采用数据学科学方法。RFM数据挖掘价格
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