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医学作为一个专业、复杂的学科,需要处理各种各样的数据,如文本、数值、图表、图像等等。现在的医生不只是看病,往往还承担着繁重的科研课题或论文要求。除了看病,课题研究、学术交流、发表论文、评职称等,给不少医生造成了很大的压力。但医务工作者由于技能背景所险,往往不具备深度数据挖掘的时间和能力。 暖榕敏捷数据挖掘系统,包含了时序预测模块(时序预测引擎)、关联分析模块(组合与推荐引擎)、多分类诊断模块(个性化推荐引擎)、智能诊断模块(潜客识别引擎)、归因分析模块(线性回归与归因分析引擎),可以帮助医务工作者方便快捷地进行高级别的数据分析和挖掘,数分钟既出结果。让广大医务工作者在科研和论文上摆脱愁闷和压力,如虎添翼,顺畅自如。物流数据分析报表工具使用组合与推荐引擎,帮您深度挖掘商品的内部关系!
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,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。 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。
这一考虑带来了零售商如何把相同的产品以不同的价格卖给不同的客户这一挑战性问题。一般而言,这需要在具有不同付费意愿的客户之间设置区隔以使得高付费意愿的客户不能以为低付费意愿客群设定的价格来付费。零售商可以使用如下几种区隔机制: 店铺区域:连锁零售商店一般都位于不同的社区内,这些社区具有不同的平均家庭收入、平均家庭规模、近竞争商店距离等人口属性和竞争性因素。这就自然对客户的价格敏感性以及寻找替代供应商的能力或者意愿做了区分。这使得零售商可以在店铺的级别上在不同区域设置不同的价格。 包装大小:诸如软饮料或化妆品之类的消费品(FMCG)具有较高的周转率,消费者自然可以选择是频繁购买少量产品或者储存大量的产品,这种权衡也受到诸如家庭规模等人口因素的影响。这一机制通过购买大型或小型包装的意愿来创建区隔,并为不同包装尺寸设置不同的单位边际价格。买一送一(BOGO)优惠也与此机制有关。 促销活动:客户可以根据他们是否愿意等待较低价格还是以正常价格立即购买来区分。此种客户分群方式被应用于服饰领域,在该领域季节性促销是主要的营销机制之一。安全可靠:只做技术服务,所有数据结果将在分析完毕后定时清理。
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在广告或者特价优惠活动中,需要决定将一些资源投放给一些客户。而这些资源都是有成本的,如邮寄印制商品的目录的资金成本,或者一些负面效应(如使得用户取消邮通知订阅)。同时, 这些资源将会影响用户的决策,如促使他们更多地消费或者购买更高价值的产品。其目标是找到一组靠谱的候选客户,对他们投入资源后能够使得业绩大化。投入的资源可以是同质的(如所有参加的客户都得到同样的激励)也可以是个性化的。在后一种情况下,零售业者将对每个不同的客户提供不同的激励如不同产品的优惠券来大化总体的收益目标。咨询数据分析是什么
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