生产零售解决方案
使用产品：
生产零售问题研究
1、电商对渠道的冲击大，终端客流稀少，低效终端越来越多，不开店业绩无法提升，开店不能保证效果，反而占用资金，加大库存压力。
2、经济不景气，促销活动越来越多，力度越来越大，效果越来越差，品牌形象如何保证？生存和发展之间如何寻找平衡点？
3、产品同质化严重，库存压力大，销售与库存的矛盾如何化解？如何开发一款有鲜明特点的成功产品？
4、会员维护成本高，流失率高，如何提升会员粘度，挖掘会员价值？
基于可解释性机器学习技术市场营销解决方案
通过ME机器学习平台对市场营销进行快速建模分析，运用于各种市场营销场景，包括门店选址、销量预测、产品定价、会员分组、流失预警、智能推荐等。
渠道布局
通过数据挖掘建立打分卡的模式来评估新店成功的概率，排除掉成功概率较低的候选地址以降低风险，在多个候选中找到成功概率更高的一个。
销量预测
对产品销量的预测是一切营销工作的出发点，通过大数据挖掘技术对产品销量进行预测，其精度较传统分析预测方法更高。
关联销售
通过大数据挖掘技术，可以快速的找到任意两种商品之间的关联度，一方面可以据此进行产品的组合营销，另一方面可以作为基础的导购知识作为培训。
产品定价
通过设计营销试验，获取客户对价格的敏感度，作为产品定价的参考依据。
会员分组
通过对会员的人口变量、交易特征等一系列描述变量进行自动分组，快速将客户划分为若干个细分客群并列出其特征。业务部门也可根据实际情况，灵活调整细分客群数，并针对每个客群设计独立的营销方案。
流失预警
通过挖掘会员在确认流失前一段时间内的交易行为特征，建立评估模型，评估每个客户在未来一段时间内流失的概率，对其中的高流失概率客户，营销部门可提前介入进行挽留。
