数据预测模型(Machine Learning)如何助力零售业务实现增长

议题介绍

以国家十四五规划下树立一个生产制造业物流供应链转型企业的目标进行实践的案例解读，探讨及思考如何做好数字化转型工作，同时也从数据层面看下疫情结束后物流行业发展格局的变化，从国家政策发布分析当前现代化物流体系建设及可能创新产品方向是什么，从架构师层面思考思维转型、人才转型、团队转型需要考虑的问题，打造技术核心竞争力及研发产能，逐步展开顶层架构设计及推演落地方法论；最后通过数字化问技术要红利，解读信息流物流双向联动及数据分析方法降本三千万所涉及的关键分析方法。

内容大纲 

1. 打造企业级客户增长营销闭环:数据驱动建设大致实施框架
2. 数据挖掘实战案例:用户跃迁预测和个性化推荐，基于数据驱动的销量预测模型构建
     2.1 运用AI/ML算法预测客户下次购买: 跃迁预测模型与运营策略，实验设计及增长闭环
     2.2 个性化推荐如何成功应用于私域用户增长: 从千人一面到千人千面
     2.3 销量预测模型: 准确、高效地预测市场需求，为企业降低决策不确 定性，最小化库存和机会成本
3. 对用户增长数据科学团队及工作模式建议

听众收益 

1. 掌握如何构建全渠道营销用户增长营销闭环: 

2. 零售大客户数据驱动建设大致实施框架 

3. AI成功应用于用户增长真实案例（实操实践和方法总结）