餐饮数据分析智能

对暖榕来说，关键的是，不断增强科技创新能力，提高为顾客更好的解决问题的能力。事实上，我们在项目初期就以关键算法为抓手，充分设计了系统架构的弹性，支持新算法新功能的无限扩展。算法是我们的关键能力，也是系统的关键组件。我们将发挥所长，以算法创新为抓手，以系统架构和功能实现为依托，以实际落地场景为指南，遵循既要创新又要有用的原则，不断开发先进、实用、高价值的算法软件产品及服务。科技竞争不进则退，行业发展日新月异。我们期待在已取得的成绩上，实现更多的技术创新和技术突破，为客户、为行业、也为国家数据挖掘行业的发展贡献自己的力量。掌握营销转化的细节，如转化链路数量和长短，发现业务发展中的堵点和瓶颈。餐饮数据分析智能

组合与推荐引擎：您来自零售、餐饮、电商或服务业；您想把单品搭配成套餐，或想在顾客点了一些东西或把商品加到购物车后，再向他推荐一些别的。使用组合与推荐引擎，帮您深度挖掘商品的内部关系！只需片刻，即可处理多达200万条数据，对高达50000个订单和5000个商品进行分析计算，并将图文并茂的报告呈现眼前。从组合的角度重新发现你的商品，探索商品之间的内部联系。 您从事餐饮、零售、电商、服务...（比如您是一家快餐店店主），您想把一些单品搭配成组合或套餐放到团购网站上引流，或者让用户买起来更方便...（比如您将豆浆和南瓜饼拼在一起，并起了个好听的名字叫“早餐超值6元享”），或者，您只是想在客户买了一些东西后，再给他推荐一些别的...（比如您的顾客点了杯豆浆，您觉得他应该还需要一份小笼包）。用所见即所知代替困惑：只需上传一份订单明细，剩下的就交给我们吧！基于“暖榕敏捷数据挖掘系统——组合推荐引擎”，迅速建立产品之间的关联性，让你从组合的视角重新认识你的产品。RFM数据分析潜在客户挖掘即使是私有部署，也可以和已有系统隔离，并支持快速弹性扩容。

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。

工业涉及的环节很多，每个环节都需要采用不同类型和数量的软件系统和硬件设备。这些软硬件资源在运行过程中产生了海量数据。利用暖榕敏捷数据挖掘系统，可以有效提高工业大数据的分析挖掘能力，从海量数据资源中发现潜在的有价值的信息，提高工业生产决策的准确性，进一步提高工业生产效率。基于暖榕敏捷数据挖掘系统的工业大数据挖掘，可以构建设备故障诊断、设备性能评估、能耗预测、流程优化、产品质量分析、归因分析、产品价值分析等多个方向的解决方案，从而推动工业大数据挖掘走向实用化和普遍化。除此之外，暖榕敏捷数据挖掘系统的低门槛使用特性、弹性计算特性、可私有化部署特性等，可满足不同用户的个性化要求（如数据合规、与原系统融合等），更好的为工业客户服务。强大，快捷，零门槛。没有纷乱的按钮，没有繁琐的步骤，没有复杂的设置，小白级操作。

BI 工具或报表工具。这些工具大多只能统计、聚合、切片、下钻、大屏可视化等，看似很酷炫，实际挖得很浅，无法应对深度需求。 鉴于此，我们将基于新一代互联网技术、流式计算和人工智能技术，开发一套弹性、易用、简单、深度挖掘的敏捷数据挖掘 SaaS 系统。它具有以下特点： 1. 互联网、流式计算、AI 算法、下一代 IT 技术深度融合 2. 不是数据挖掘，更是价值挖掘。贴近业务实际、聚焦业务痛点，专注于难、痛、愁、急的问题。 3. 研发并落地前沿计算引擎，如时序预测引擎、组合与推荐引擎、个性化推荐引擎、潜客识别引擎、智能拟合引擎、线性回归与归因引擎、帕累托价值分析器、 RFM 客户价值分析器、渠道转化分析器等，且支持个性化功能定制 4. 页面友好、全模块化、一目了然 5. 先进的自动建模技术，无需懂技术，很低使用门槛，小白式操作 6. 与业务系统解耦，开箱即用，完全无侵入 7. 即使是私有部署，也可以和已有系统隔离，并支持弹性扩容 8. 每份结果都是一份有深度的小型咨询报告。互联网、云计算、AI算法、下一代IT技术深度融合。自动数据分析常用知识

使用潜客识别引擎，帮您发现哪些人具有更高的营销成功率。餐饮数据分析智能

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。餐饮数据分析智能

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