图分析与高级机器学习:零售业洞察力的关键驱动力
如今,零售业的营销团队面临着重要的挑战,即如何获取和整合准确的数据,并进行高级分析以获得洞察力,从而应对日益激烈的市场竞争。尽管大型零售企业拥有丰富的数据资源,但这些数据通常分散在各个应用中,无法充分发挥实际的业务价值。数据孤岛的存在已经成为一个难题,而市场营销工具的多样性更增加了整合数据的复杂性。
如今,零售业的营销团队面临着重要的挑战,即如何获取和整合准确的数据,并进行高级分析以获得洞察力,从而应对日益激烈的市场竞争。尽管大型零售企业拥有丰富的数据资源,但这些数据通常分散在各个应用中,无法充分发挥实际的业务价值。数据孤岛的存在已经成为一个难题,而市场营销工具的多样性更增加了整合数据的复杂性。
从历史上看,零售业通常都不是新技术的早期采用者。但是新冠疫情让零售业面临巨大挑战,因此,为了实现更高效的商业价值,企业对已有技术要求更高了,也由此加速了新技术在零售业务各个方面的应用,例如:客户360、精准营销、以及供应链优化等。今天我们就三个零售案例一起来看看零售+图……
Anna Veronika Dorogus
Machine Learning Expert
Anna Veronika Dorogush graduated from Lomonosov Moscow State University and Yandex School of Data Analysis. She used to work at ABBYY, Yandex, Microsoft and Google on Machine Learning infrastructure and Machine Learning frameworks. In 2017 she published the open-source library CatBoost, which is now one of top-3 most popular Gradient Boosting libraries, and the top 7-th most used Machine Learning framework in the world according to Kaggle 2021 review.