生产零售解决方案

使用产品:

生产零售问题研究


  1、电商对渠道的冲击大,终端客流稀少,低效终端越来越多,不开店业绩无法提升,开店不能保证效果,反而占用资金,加大库存压力。
  2、经济不景气,促销活动越来越多,力度越来越大,效果越来越差,品牌形象如何保证?生存和发展之间如何寻找平衡点?
  3、产品同质化严重,库存压力大,销售与库存的矛盾如何化解?如何开发一款有鲜明特点的成功产品?
  4、会员维护成本高,流失率高,如何提升会员粘度,挖掘会员价值?

基于可解释性机器学习技术市场营销解决方案


  通过ME机器学习平台对市场营销进行快速建模分析,运用于各种市场营销场景,包括门店选址、销量预测、产品定价、会员分组、流失预警、智能推荐等。

渠道布局

通过数据挖掘建立打分卡的模式来评估新店成功的概率,排除掉成功概率较低的候选地址以降低风险,在多个候选中找到成功概率更高的一个。

销量预测

对产品销量的预测是一切营销工作的出发点,通过大数据挖掘技术对产品销量进行预测,其精度较传统分析预测方法更高。

关联销售

通过大数据挖掘技术,可以快速的找到任意两种商品之间的关联度,一方面可以据此进行产品的组合营销,另一方面可以作为基础的导购知识作为培训。

产品定价

通过设计营销试验,获取客户对价格的敏感度,作为产品定价的参考依据。

会员分组

通过对会员的人口变量、交易特征等一系列描述变量进行自动分组,快速将客户划分为若干个细分客群并列出其特征。业务部门也可根据实际情况,灵活调整细分客群数,并针对每个客群设计独立的营销方案。

流失预警

通过挖掘会员在确认流失前一段时间内的交易行为特征,建立评估模型,评估每个客户在未来一段时间内流失的概率,对其中的高流失概率客户,营销部门可提前介入进行挽留。

体验Demo

应用案例

某食品快消企业销量预测

通过大数据挖掘技术产品销量进行预测,实现减少在仓库存,改善库存结构,提升存货周转次数,优化渠道,提升销售。

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某家纺品牌渠道选址

建立渠道选址模型,在候选中选出最优,分析若干营销新店成功的装修细节,为客户确定新店方案提供了参考依据。

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新能源车车龄预测模型

通过模型可解释性技术对车龄相关因素进行业务理解,最终可将模型部署到客户关系管理系统,对销售人员进行商机提示。

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体验Demo

魔数智擎

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