餐饮数据挖掘智能获客

服务总线为我们服务输出总线，在整个系统中起桥梁和纽带的作用。系统整体为前后端分离架构，前端负责展示，后端负责计算。只要符合预定的数据传输格式，任何前端样式或后端结果都可结合，并为实现方式多样化提供了充分的灵活性。得益于服务总线的存在，前端输出可以是任何形式，例如 App、小程序、web、智能穿戴、大屏、触屏、PC 等等，从而实现多端展示和云上统一。这为产品的具体表现形式提供了无限的弹性和想象空间。基于新一代信息技术，可以用更新颖、更便利的方式为用户提供更加激动人心的服务。衡量客户价值和客户创造利益的能力，识别高价值客户、维持客户、发展客户和挽留客户。餐饮数据挖掘智能获客

零售商准备一次促销活动，即对某个或者一组特定商品进行有时限的折扣。对促销活动的规划需要估计到下列有关的值： 哪些产品的库存需要避免在活动结束前缺货？什么样的价格会优化收入？价格可以考虑是一个恒定值或者是一个从活动开始到结束不同时间段的函数。我们将考虑库存水平是预先确定的，零售商试图计算优价格这种情况。这是时尚零售商在处理季节性清仓和款式翻新中遇到的典型问题。这一问题可以以不同的方式来定义，如将需求预测和价格优化作为的问题来处理，也可以同时优化库存水平和价格，总之其目的是优化收入。北京数据挖掘考博使用帕累托价值分析器，立即识别微不足道的大多数和至关重要的极少数。

您想知道未来的销量、客流、营收；您想优化库存和供应链；您想安排生产、员工排班；您想了解天气、假日、促销活动、购物节等因素的影响程度。使用时序预测引擎，即刻给出答案！ 关注未来，制定面向未来的策略，提高胜算 无论您来自什么行业：餐饮、零售、服务、电商、制造业，您一定想知道未来的销量、客流、营收来优化库存和供应链、安排生产、员工排班、估测未来收益；您也一定想知道什么因素造成了多大影响，比如折扣率、天气、节假日、人口变化、竞品… 停止猜想，开始洞察。基于先进的“暖榕敏捷数据挖掘系统—时序预测引擎”，不可以预测时间序列未来的走势，如销量预测或客流预测，还可以测算不同因素的影响程度和置信度。

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。多场景适用：历经实际行业需求和数据的充分验证！

在零售业中实现完全的自动化决策是极具雄心的，甚至可以说，在实践中想要衡量这些优化方法的表现几乎是不可能的，因为观察到的收益提升可能与市场趋势，竞争对手的行动，顾客品味的变化以及其他因素相关。这个问题在经济学教科书中被称为内生性问题，这对于数据驱动优化技术的研发者和用户来说都是一个巨大的挑战，而且即使看起来成功的案例也会受到该问题的挑战而显得其结果没那么可靠。尽管如此，在过去的十年中，主要的零售商一直在寻求将数据挖掘与数值优化技术结合在一起的技术的整体解决方案。这种先进的系统将是企业数据管理演进的下一个阶段，它将遵循对数据仓库的共识并大量采用数据学科学方法。定制分析服务门槛和价格都很高？选择SaaS，不养团队、弹性成本！餐饮数据挖掘智能获客

简单的才是好用的：极简界面，极简操作。复杂的事情交给我们，耳目一新的见解即时奉上。餐饮数据挖掘智能获客

传统分析软件或基于大数据的分析平台定位于专业技术人员使用。但实际上大多数单位或企业的技术团队和业务团队是分离的。我们的智能建模技术可让传统业务人员轻松使用，咨询报告式的挖掘结果也非常便于用户从业务角度理解和解读。团队自主研发了创新的系统架构及多项先进的数据挖掘技术，包括自动参数优化技术、流式计算任务调度技术、分布式资源监测与分配技术等，具有高智能型、高伸缩性、高可靠性。所有计算节点可以任意增减，不受地域限制。公有云平台、私有云平台、混合云平台、多服务商、异构都可作为计算集群的一部分。餐饮数据挖掘智能获客

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