WiFi客流统计可以为哪些岗位提供市场洞察?

中科每时每客,为各岗位提供市场洞察

 

运营管理、财务管理、店铺管理、市场管理、产品管理

 

运营管理:

精准的统计和分析消费者购物行为,新老顾客比例,店面停留时间从而提升店铺的转化率及盈利能力。

—增加客流量,提升转化率

—了解提升转化率的时间和地点

—劳动力合理优化,根据客流量对员工合理排班

—清晰补货时间,提升购物体验

 

财务管理:

基于零售客流数据的分析,通过财务部门预算的增减来提升店铺的收益和运营性能。

—评估市场活动和营销的回报率

—在不影响店铺业绩的情况下,降低成本的投入

—提升店铺的业绩和利润,对需要处加大投入

—直观的向投资者展示店铺业绩,帮助招商

 

店铺管理:

顾客的停留时长、进跳率、行为分析,能够帮助店铺管理者更加合理地管理店面或多个店面,通过数据产品活动性决策带来收益增长和成本降低。

—根据老客户增长量,配合营销行为,提升客户忠诚度

—优化员工和顾客的比率

—访问时间和交易时间

—哪些是明星店,哪些是淘汰店

—调整营业时间来改善店铺的收益

—所处区域的整体流量

 

市场管理

深度挖掘客流数据,多面的了解消费者。通过每一次的市场活动客流数据,来分析市场活动带来的效益,甄别哪些活动能带来最大的客流和效益,从而更加合理的使用营销费用。

—评估市场活动的效果,为下一次的活动做数据参考

—评估是否达到活动的预期

—吸引更多的顾客及增加顾客的价值

—顾客的访问频率和访客的重复访问量

—实施行之有效的活动来吸引最大的客流量

—有效的评估平均客流的营销费用

 

产品管理

通过每时每客的分析,你可以精准地发现什么产品处于热销,什么产品不受欢迎,避免产品库存过剩。

—店内商品的合理布局

—潜在的顾客流量

—活动时整体店铺的流量

—优化活动促销的空间和位置
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值