生產零售解決方案
使用產品：
生產零售問題研究
??1、電商對渠道的沖擊大，終端客流稀少，低效終端越來越多，不開店業績無法提升，開店不能保證效果，反而占用資金，加大庫存壓力。
??2、經濟不景氣，促銷活動越來越多，力度越來越大，效果越來越差，品牌形象如何保證？生存和發展之間如何尋找平衡點？
??3、產品同質化嚴重，庫存壓力大，銷售與庫存的矛盾如何化解？如何開發一款有鮮明特點的成功產品？
??4、會員維護成本高，流失率高，如何提升會員粘度，挖掘會員價值？
基于可解釋性機器學習技術市場營銷解決方案
??通過魔數智擎ME機器學習平臺對市場營銷進行快速建模分析，運用于各種市場營銷場景，包括門店選址、銷量預測、產品定價、會員分組、流失預警、智能推薦等。
渠道布局
通過數據挖掘建立打分卡的模式來評估新店成功的概率，排除掉成功概率較低的候選地址以降低風險，在多個候選中找到成功概率更高的一個。
銷量預測
對產品銷量的預測是一切營銷工作的出發點，通過大數據挖掘技術對產品銷量進行預測，其精度較傳統分析預測方法更高。
關聯銷售
通過大數據挖掘技術，可以快速的找到任意兩種商品之間的關聯度，一方面可以據此進行產品的組合營銷，另一方面可以作為基礎的導購知識作為培訓。
產品定價
通過設計營銷試驗，獲取客戶對價格的敏感度，作為產品定價的參考依據。
會員分組
通過對會員的人口變量、交易特征等一系列描述變量進行自動分組，快速將客戶劃分為若干個細分客群并列出其特征。業務部門也可根據實際情況，靈活調整細分客群數，并針對每個客群設計獨立的營銷方案。
流失預警
通過挖掘會員在確認流失前一段時間內的交易行為特征，建立評估模型，評估每個客戶在未來一段時間內流失的概率，對其中的高流失概率客戶，營銷部門可提前介入進行挽留。
