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這一考慮帶來了零售商如何把相同的產(chǎn)品以不同的價格賣給不同的客戶這一挑戰(zhàn)性問題。一般而言,這需要在具有不同付費意愿的客戶之間設(shè)置區(qū)隔以使得高付費意愿的客戶不能以為低付費意愿客群設(shè)定的價格來付費。零售商可以使用如下幾種區(qū)隔機制: 店鋪區(qū)域:連鎖零售商店一般都位于不同的社區(qū)內(nèi),這些社區(qū)具有不同的平均家庭收入、平均家庭規(guī)模、近競爭商店距離等人口屬性和競爭性因素。這就自然對客戶的價格敏感性以及尋找替代供應(yīng)商的能力或者意愿做了區(qū)分。這使得零售商可以在店鋪的級別上在不同區(qū)域設(shè)置不同的價格。 包裝大小:諸如軟飲料或化妝品之類的消費品(FMCG)具有較高的周轉(zhuǎn)率,消費者自然可以選擇是頻繁購買少量產(chǎn)品或者儲存大量的產(chǎn)品,這種權(quán)衡也受到諸如家庭規(guī)模等人口因素的影響。這一機制通過購買大型或小型包裝的意愿來創(chuàng)建區(qū)隔,并為不同包裝尺寸設(shè)置不同的單位邊際價格。買一送一(BOGO)優(yōu)惠也與此機制有關(guān)。 促銷活動:客戶可以根據(jù)他們是否愿意等待較低價格還是以正常價格立即購買來區(qū)分。此種客戶分群方式被應(yīng)用于服飾領(lǐng)域,在該領(lǐng)域季節(jié)性促銷是主要的營銷機制之一?;诙朔▌t或ABC法則,挖掘關(guān)鍵客戶、關(guān)鍵產(chǎn)品、關(guān)鍵因素。線上數(shù)據(jù)分析收費
在零售業(yè)中實現(xiàn)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(yōu)化方法的表現(xiàn)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(guān)。這個問題在經(jīng)濟學教科書中被稱為內(nèi)生性問題,這對于數(shù)據(jù)驅(qū)動優(yōu)化技術(shù)的研發(fā)者和用戶來說都是一個巨大的挑戰(zhàn),而且即使看起來成功的案例也會受到該問題的挑戰(zhàn)而顯得其結(jié)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(shù)據(jù)挖掘與數(shù)值優(yōu)化技術(shù)結(jié)合在一起的技術(shù)的整體解決方案。這種先進的系統(tǒng)將是企業(yè)數(shù)據(jù)管理演進的下一個階段,它將遵循對數(shù)據(jù)倉庫的共識并大量采用數(shù)據(jù)學科學方法。RFM數(shù)據(jù)分析常見問題一目了然:圖文并茂的報告,可直接打印并下載。
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目前,傳感器、多媒體、數(shù)據(jù)庫和無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得到了迅速發(fā)展和普及,并應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)中。由此,工業(yè)生產(chǎn)監(jiān)控系統(tǒng)、工業(yè)設(shè)備維護系統(tǒng)、工業(yè)生產(chǎn)過程處理系統(tǒng)等。這些自動化系統(tǒng)在運行中積累了大量的數(shù)據(jù)資源。為了提高數(shù)據(jù)資源的利用效果,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛在的有價值的信息,迫切需要引入大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),包括K-means算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則等,從而提高工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘的分析能力,建立先進的數(shù)據(jù)挖掘模式,擁有強大的應(yīng)用環(huán)境。使用時序預(yù)測引擎,幫您預(yù)測未來。
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零售商準備一次促銷活動,即對某個或者一組特定商品進行有時限的折扣。對促銷活動的規(guī)劃需要估計到下列有關(guān)的值: 哪些產(chǎn)品的庫存需要避免在活動結(jié)束前缺貨?什么樣的價格會優(yōu)化收入?價格可以考慮是一個恒定值或者是一個從活動開始到結(jié)束不同時間段的函數(shù)。我們將考慮庫存水平是預(yù)先確定的,零售商試圖計算優(yōu)價格這種情況。這是時尚零售商在處理季節(jié)性清倉和款式翻新中遇到的典型問題。這一問題可以以不同的方式來定義,如將需求預(yù)測和價格優(yōu)化作為的問題來處理,也可以同時優(yōu)化庫存水平和價格,總之其目的是優(yōu)化收入。線上數(shù)據(jù)分析收費
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