电商数据挖掘怎么样

渠道转化分析器：无论您是电商新媒体、pp运营、还是线下to B，您有不同的获客或引流途径以及不同的销售策略。使用渠道转化分析器，帮您分析不同渠道、不同阶段的转化率，掌握转化的瓶颈和堵点。只需片刻，即可处理多达200万条数据，并将图文并茂的报告呈现眼前。 促进客户转化：无论您是电商、新媒体、pp运营、还是线下to B， 您有不同的获客或引流途径以及不同的销售策略，您想了解不同渠道、不同阶段的转化率，以及转化的瓶颈和堵点。停止猜想，开始洞察。您无需了解技术，基于“暖榕敏捷数据挖掘系统——渠道转化分析器”： ▶直观了解潜在客户在各营销环节中的流向和转化率 ▶掌握转化特征，比如转化链路的数量和长短 ▶发现您在业务发展中的堵点和瓶颈 ▶挖掘某个转化环节下的有效策略和无效策略基于帕累托价值分析器，立即识别微不足道的大多数和至关重要的极少数。电商数据挖掘怎么样

潜客识别引擎：您正在推销商品或服务，但过于盲目的推销活动耗费了您很大的资金和人力。您希望提高命中率，降低获客成本。使用客户判别引擎，帮您发现哪些人具有更高的营销成功率。只需片刻，即可从多达200万个候选人中识别出潜在客户，并将图文并茂的报告呈现眼前。识别用户——预先判断用户对产品的兴趣度。你可能从事电商、互联网、网游、广告、新零售、新媒体，或者其它行业；你一定想知道谁对你的产品感兴趣；你也一定想提高命中率，降低获客成本。告别盲目，开始洞悉！将用户数据灌入暖榕敏捷数据挖掘系统—潜在客户识别引擎，即可预先获知每个用户在不同营销策略和渠道下的推荐成功概率，从而帮助您优化营销策略，提高营销准确性并降低营销成本。另外，大多数二分类问题也同样适用，如智能诊断系统。网店数据挖掘报价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。

关键算法库为我们自研的全自动优化算法。与其它算法不同，关键算法库的算法支持全自动建模，无需用户参与。算法在收到一个新任务后，会自动探测数据特征、任务类型、并自动加载优参数，然后进行建模，并将建模结果提交咨询报告渲染引擎渲染成一份咨询报告。我们的算法库智能化程度相当高，使用门槛非常低，即使用户完全不懂技术，也可以获得很好的数据挖掘结果。同时，算法库算法的精度和性能处于行业先进水平。例如，经实际验证，我们的时序预测算法比百度大脑（easyDL）快 8~10倍，精度高 3~4 倍。

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。使用智能拟合引擎引擎拟合影响因素并预测未知。

当前，全球零售业发展势头迅猛。在信息流通先于商品流通的时代，零售企业必须依靠企业的信息化来可持续发展。很多零售企业已采用了一系列信息技术。在信息化进程加快同时，也带来海量的、分布的、异构的数据信息。如果数据不能及时的转化为知识，那么零售企业经营决策的正确性和时效性将大打折扣。于是，近几年来数据挖掘技术在零售业得到了的应用。利用数据挖掘技术对数据进行分析，可以帮助零售企业进行科学的决策。 数据挖掘是从大量、不完全、有噪声、模糊、随机的实际应用数据中抽取隐含在其中的、有意义、未知的但有潜在使用价值的知识和信息过程。从商业角度看，数据挖掘是新型的商业分析处理技术。它是从大型数据库中现并提取隐藏在其中信息的一种新技术，帮助决策者寻找数据间潜在的关联，发现被忽略的因素。数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，包括统计学、机器学习、数据库、模式识别、可视化以及高性能计算等多个学科。根据任务可分为：关联规则发现、分类或预测模型发现、序列模式发现、数据总结、聚类、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等；基于二八法则或ABC法则，挖掘关键客户、关键产品、关键因素。自媒体数据挖掘潜在客户挖掘

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。电商数据挖掘怎么样

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