SaaS。用户只要上网即可使用。我们的 SaaS 非常适合中小微用户或传统行业用户:成本低廉、弹服务、物超所值;无需部署、开箱即用、挖掘数据价值;与现有系统解耦、很低门槛、Excel 或 csv 即可驱动。对于 SaaS 的潜在客群,我们一方面将通过新媒体推广、线上引流、电话或邮件营销等方式进行推广,一方面将通过公开课和讲解实际案例的形式增加度和影响力。除此以外,我们还将采取有效的营销和维护手段,提高试用率、购买率和复购率,并不断增加市场占有率。部署或私有部署。此服务方式适合以下三类客户:希望独占计算引擎、平台或存储空间的客户;或对合规要求严格,数据无法脱离本地环境的客户;或数据量非常大,无法直接使用 SaaS,只能本地部署的客户。除此之外,我们还将提供定制服务开发。此服务方式适合 SaaS 或现有产品不能满足要求,需要专门建立模型或实现特定功能的项目。服务对象一般为高净值客户或重点客户,我们将发挥技术和人才优势,为这些客户提供定制化服务。我们知道你的数据是金矿,我们丝毫不会试图占有。零售数据挖掘工具有哪些
暖榕敏捷数据挖掘系统是由上海暖榕智能科技有限责任公司自研的下一代数据智能分析与挖掘套件。针对餐饮零售行业需求和痛点,进行了大量适配,无需下载、开箱即用,可、简单、低成本地为您的企业提供专业级智慧赋能。典型案例有国际快餐品牌门店销量与客流预测、套餐组合优化与推荐、线上优惠券定向推荐、个性化菜单推荐;万达商管集团拉夏贝尔门店销量预测。您可以: 1、 综合考虑节假日、天气、温度、营销活动等因素,预测菜品的销量或客流量。 2、 对在售菜品进行套餐组合优化,或对顾客进行加单推荐。 3、 为每个顾客进行个性化推荐。 4、 为开发的新菜品找到合适的客群。 5、 对经营情况,例如销量、客流、利润等进行归因分析。 6、 统计菜品销售情况,分类统计好菜和坏菜,为促销活动和新菜推广提供数据支持。 7、 根据顾客的消费频次、消费金额、消费时间等, 识别重要价值顾客、保持顾客、发展顾客和挽留顾客,从而针对不同客群进行分类营销。新零售数据挖掘预测无论您来自什么行业,数据驱动将触手可及,帮您紧跟时代和产业升级。
帕累托价值分析器:您有很多客户、售卖很多产品、提供很多服务、有很多分析要素;您想要挖掘价值客户、找出关键产品、掌握关键因素。使用帕累托价值分析器,立即识别微不足道的大多数和至关重要的极少数。只需片刻,即可处理多达200万条数据,并将图文并茂的报告呈现眼前。识别微不足道的大多数和至关重要的极少数。您有很多客户、售卖很多产品、提供很多服务、有很多分析要素;您想要挖掘价值客户、找出关键产品、掌握关键因素。 停止猜想,开始洞察。使用暖榕敏捷数据挖掘系统——帕累托价值分析器: ▶基于二八法则,挖掘关键客户、关键产品、关键因素 ▶基于ABC理论(二三五原理),区分高价值、重要和微不足道的大多数 ▶可以对一个因素分析,也可两因素交叉分析 ▶基于数据可视化,查看不同因素的贡献度
该问题典型的应用有推荐系统, 个性化搜索结果, 和定向广告。 此外还有一些其他重要的应用: 厂商赞助折扣可以归为这类问题,因为零售商对激励的成本不关心(由厂商覆盖这部分成本), 他们关心有效的定向。厂商赞助的活动被的应用在很多零售细分领域,如杂货店或者百货商店,因为这些厂商市场份额的提升有很重的依赖。交叉销售的营销能也够从推荐模型中获益,因为一些推荐技术能够揭示出客户画像中的隐含维度,如生活方式。这些能力对于跨类之间的推荐是特别有用的,可以基于客户服饰方面的消费行为向客户推荐家居或者厨具。推荐系统可以将用户的购买和浏览历史概括为心心理学画像,因此乏味的着装品味或者运动型的生活方式能够量化测量。同样的技术也可以根据竞争者销售产品的来对竞争者画像,就像根据客户购买来对客户画像。基于二八法则或ABC法则,挖掘关键客户、关键产品、关键因素。
智能拟合引擎:您想知道一个指标,如销量、利润、活跃度,在某些因素下的值是多少?哪些是主要因素?哪些是次要因素?使用智能拟合引擎引擎拟合影响因素并预测未知。只需片刻,即可处理多达200万条数据,并将图文并茂的报告呈现眼前。寻找各种因素与目标值之间的关系,并预测未知。无论您来自什么领域,营销、制造、贸易、服务、物流、研发...您想知道一个指标,如销量、利润、活跃度,在某些因素下的值是多少? 哪些是主要因素?哪些是次要因素?停止猜想,开始洞察。您无需了解技术,基于先进的“暖榕敏捷数据挖掘系统——智能拟合引擎”,我们不帮您用简单的方式对各种因素进行拟合,还帮您测算不同因素的影响程度。即使您的数据中混杂有数据、文本、还是时间,抑或您的数据中有很多缺失值,放心,我们一并帮您处理!我们的专业性、可靠性及先进性,将使您额外受益。帕累托数据挖掘系统
通过预先获知客户的营销成功概率,优化营销策略,提高准确度并降低成本。零售数据挖掘工具有哪些
某种程度上,推荐技术的高度多样性在于一些实现推荐时遇到的挑战,如客户评分的稀疏性,计算的可扩展性,以及缺乏新物品和客户的信息。显然,我们无法在本节中综述哪怕一下部分方法和算法,而且在此处探讨这些也没有太多的意义,因为这样的综述俯拾皆是。相反我们将关注于驱动设计推荐系统的目标和效用函数,而基本上忽略这一问题的算法和技术侧的细节。从计量经济学的观点来看,推荐系统问题与电商和全渠道商业在很多零售领域的兴起带来销售品类的扩张是紧密相关。大的平类增加了很多非**产品,每一个产品的销售量和贡献的收入都是很少的,但是这个“长尾”的总体贡献是非常的。传统推荐技术如推广**的商品不能有效利用非**商品的潜力,这就需要更巧妙的推荐方法在数百万他或者她从未探索过的产品中对其进行引导。零售数据挖掘工具有哪些
上海暖榕智能科技有限责任公司是一家有着先进的发展理念,先进的管理经验,在发展过程中不断完善自己,要求自己,不断创新,时刻准备着迎接更多挑战的活力公司,在上海市等地区的数码、电脑中汇聚了大量的人脉以及**,在业界也收获了很多良好的评价,这些都源自于自身不努力和大家共同进步的结果,这些评价对我们而言是比较好的前进动力,也促使我们在以后的道路上保持奋发图强、一往无前的进取创新精神,努力把公司发展战略推向一个新高度,在全体员工共同努力之下,全力拼搏将共同上海暖榕智能科技供应和您一起携手走向更好的未来,创造更有价值的产品,我们将以更好的状态,更认真的态度,更饱满的精力去创造,去拼搏,去努力,让我们一起更好更快的成长!