生产零售解决方案
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?
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。