很多人會質(zhì)疑餐飲行業(yè)數(shù)據(jù)分析挖掘的意義，比如數(shù)據(jù)從哪里來，分析后的數(shù)據(jù)有什么用，能帶來利潤的增加嗎？ 暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)針對餐飲行業(yè)的特點，對多個模塊進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)適配，例如時序預(yù)測引擎、組合與推薦引擎、個性化推薦引擎、帕累托分析器、RFM客戶價值分析器、渠道轉(zhuǎn)化分析器等，適合非常的餐飲行業(yè)場景。例如銷量預(yù)測（含活動、新品、天氣、節(jié)假日等因素分析）、菜品組合策略與加單推薦、重要和長尾菜品分析、重要和長尾顧客分析、個性化菜單推薦、客戶分群營銷策略（保持客戶/價值客戶/發(fā)展客戶/挽留客戶）等，可以使用很低的成本為餐廳進(jìn)行專業(yè)咨詢級智慧賦能強(qiáng)大，快捷，零門檻。沒有紛亂的按鈕，沒有繁瑣的步驟，沒有復(fù)雜的設(shè)置，小白級操作。零售數(shù)據(jù)挖掘大屏

零售商準(zhǔn)備一次促銷活動，即對某個或者一組特定商品進(jìn)行有時限的折扣。對促銷活動的規(guī)劃需要估計到下列有關(guān)的值： 哪些產(chǎn)品的庫存需要避免在活動結(jié)束前缺貨？什么樣的價格會優(yōu)化收入？價格可以考慮是一個恒定值或者是一個從活動開始到結(jié)束不同時間段的函數(shù)。我們將考慮庫存水平是預(yù)先確定的，零售商試圖計算優(yōu)價格這種情況。這是時尚零售商在處理季節(jié)性清倉和款式翻新中遇到的典型問題。這一問題可以以不同的方式來定義，如將需求預(yù)測和價格優(yōu)化作為的問題來處理，也可以同時優(yōu)化庫存水平和價格，總之其目的是優(yōu)化收入。咨詢數(shù)據(jù)挖掘報表貼近業(yè)務(wù)實際、聚焦業(yè)務(wù)痛點，專注于難、痛、愁、急的問題。

在這個大數(shù)據(jù)時代，很多企業(yè)都利用數(shù)據(jù)開始做營銷，有些企業(yè)做的很成功，而有些企業(yè)卻反響平平。其實說到底就是因為，做的成功的企業(yè)有著自己的一套數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)或方法，而有些企業(yè)只是為了做而坐，或依賴平臺、或依賴服務(wù)商等，尤其是一些新零售企業(yè)或是科技企業(yè)。比如說，很多公司開始做數(shù)據(jù)營銷都是以自己的想法為中心的，自己想怎么做，就武斷的取哪些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。但其實應(yīng)該深挖下去，怎么做，其實可以先利用身邊的一些資源。比如銷售、代理商、客戶、同類歷史客戶、網(wǎng)站等收集數(shù)據(jù)。第二步就是利用這些數(shù)據(jù)挖掘線索了。但是像我們以前說的那樣，決定數(shù)據(jù)價值的并不是工具，而是人腦本身。

零售商向客戶提供一組產(chǎn)品時，針對每個用戶都制定不同的價格來大化整體的收入。另外，該問題可以重新定義為提供定向折扣從而在基線價格上改變價格。價格差異被的應(yīng)用在零售業(yè)并且存在非常多種顯性和隱性的形式：優(yōu)惠券，店鋪級價格分區(qū)，和折扣都是價格差異的例子。價格區(qū)分與通過數(shù)量折扣來提升銷售是相關(guān)的。動態(tài)定價能用價格差異的原則和模型來增量的調(diào)整價格。盡管我們在問題的定義中暗示了是細(xì)粒度的個體定價方式，但是這是非常極端的情況更多常見的方法是對大的客戶分群設(shè)置不同的價格。我們不做表面文章。深度精煉，不浪費您的寶貴數(shù)據(jù)礦藏。

基于暖榕云計算平臺，我們對當(dāng)下一家很潮的網(wǎng)紅果飲店的未來銷量進(jìn)行預(yù)測?，F(xiàn)有數(shù)據(jù)為該門店一年內(nèi)的日銷量及影響因素，具體包括時間、影響因素（天氣、溫度、促銷活動、是否暑假、是否寒假等）和歷史銷量。此處，“回測個數(shù)”（用于對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行回測）和“預(yù)測個數(shù)”（預(yù)測未來的個數(shù)）均設(shè)為1000，“是否取對數(shù)變換”和“是否考慮假日”均設(shè)為“自動”，“是否考慮周”設(shè)為“是”，并將所有的節(jié)假日都納入考察范圍：設(shè)置任務(wù)參數(shù)，稍頃，任務(wù)完成基于帕累托價值分析器，立即識別微不足道的大多數(shù)和至關(guān)重要的極少數(shù)。零售數(shù)據(jù)挖掘大屏

多場景適用：歷經(jīng)實際行業(yè)需求和數(shù)據(jù)的充分驗證！零售數(shù)據(jù)挖掘大屏

個性化推薦引擎：您有許多商品或服務(wù)在售，比如餐廳、超市、網(wǎng)店、美容院、健身房等。您想為不同顧客推薦感興趣的商品，以促進(jìn)銷售和提高用戶體驗。使用個性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。只需片刻，即可處理多達(dá)100萬條用戶行為和20萬條用戶屬性，對多達(dá)20萬個用戶進(jìn)行個性化推薦，并將圖文并茂的報告呈現(xiàn)眼前。為每人推薦一組喜歡的東西，提高用戶體驗，促進(jìn)您的銷量。 無論您是一家餐飲零售、健身美容、汽車保養(yǎng)，還是做網(wǎng)店、電子書、線上服務(wù)，您一定很想知道，您的顧客對哪些東西感興趣，并優(yōu)先推薦。怎么才能又快又準(zhǔn)的為顧客推薦呢？停止揣測，開始探究。不需要懂技術(shù)，基于便捷高效的“暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)—個性化推薦引擎”，用低成本為您的每個客戶制定優(yōu)先的產(chǎn)品推薦序列，延申你的洞察力，提高營收并改善用戶體驗。零售數(shù)據(jù)挖掘大屏

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