零售是数据科学和数据挖掘重要的商业应用领域之一。零售领域有着丰富的数据和大量的优化问题,如优化价格、折扣、推荐、以及库存水平等可以用数据分析优化的问题。全渠道零售,即在所有线上和线下渠道整合营销、客户关系管理,以及库存管理的崛起产生了大量的关联数据,增强了数据驱动型决策的重要性和能力。尽管已经有许多关于数据挖掘在营销和客户关系管理方面的书,如 但绝大多数书的结构更像是数据科学家手册,专注在算法和方法论,并且假设人的决策是处于将分析结果到业务执行上的中心位置。在这篇文章中我们试图采用更加严谨的方法和系统化的视角来探讨基于数据分析的经济学模型和目标函数如何使得决策更加自动化。在这篇文章里, 我们将描述一个假想的收入管理平台,这一平台基于零售商的数据并控制零售策略的很多方面,如价格、营销和仓储。丰富的行业经验,更理解需求,支持个性化定制。RFM数据分析大屏
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自动进行归因分析,了解哪些因素产生了哪些影响,以及这些影响的可信度。RFM数据分析大屏
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