應用場景
精準分析、參數推薦及最佳化
通路促銷檔期方案分析
在零售行業，企業為了提高產品銷售量，往往會在不同通路開展多種促銷活動，而不同促銷活動形式對銷售狀況的影響存在差異。
痛點分析
- 無效的促銷策略：部分促銷活動可能雖然投入了大量資源，卻未能產生預期的銷售增長，造成投資資源的浪費
- 缺乏數據支持：過往並沒有對不同促銷形式的效果進行評估，難以明確了解哪種促銷方式對銷售狀況有真正的影響力
成果效益
- 透過模型分析，找出影響促銷檔期銷售的關鍵要因，發掘最有效的促銷活動形式
- 運用模型模擬預測功能，針對特定通路特定檔期提供促銷方案規劃推薦，提升通路銷售量
客戶畫像分析
透過了解用戶的年齡、性別、興趣愛好、消費習慣等資訊將客戶進行分群，找出不同用戶群體的特性，提高更精準的行銷方案。
痛點分析
- 數據龐大 : 消費者相關數據量龐大且特徵欄位多，傳統統計方法難以快速進行分析
- 分析影響因素困難：消費行為受到多因素影響，一般行銷專家難以全面分析多因素，而資料分析專家可能缺乏對行銷領域的深入了解
成果效益
- 透過參數最佳化推薦，找出具有高可能性成交之客戶樣貌以提供行銷方案，提高案況成交率 11%
- 透過機器學習建立模型，快速分析大量數據，準確地捕捉客戶的偏好、需求和行為模式，加速決策過程