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,制造业数据挖掘报表,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,制造业数据挖掘报表,制造业数据挖掘报表。 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。自动生成干货满满的富媒体分析报告。制造业数据挖掘报表
零售商向客户提供一组产品时,针对每个用户都制定不同的价格来大化整体的收入。另外,该问题可以重新定义为提供定向折扣从而在基线价格上改变价格。价格差异被的应用在零售业并且存在非常多种显性和隐性的形式:优惠券,店铺级价格分区,和折扣都是价格差异的例子。价格区分与通过数量折扣来提升销售是相关的。动态定价能用价格差异的原则和模型来增量的调整价格。尽管我们在问题的定义中暗示了是细粒度的个体定价方式,但是这是非常极端的情况更多常见的方法是对大的客户分群设置不同的价格。新型数据挖掘功能即使是私有部署,也可以和已有系统隔离,并支持快速弹性扩容。
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。
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大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等,这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中,如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类,根据情况向用户推荐关联类的商品,从而增加商铺的销售量。 回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性,通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中,回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析,对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。聚类类似于分类,但与分类的目的不同,是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大,但不同类别之间数据的相似性很小,跨类的数据关联性很低。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系,即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。基于线性回归与归因引擎探索原因并预测未知。在线数据挖掘营销转化漏斗
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