某服裝品牌產品銷量預測
某超市營銷活動響應預測
某銀行用戶細分
電信用戶流失預測
電信用戶連續投訴預測分析
一個好的供應鏈和一個卓越的供應鏈的關鍵差別在于企業能否有效的進行監控、預警、預測與優化。預測的準確性是衡量供應鏈最重要的指標。也是建立供應鏈優勢最關鍵的要素。某服裝企業希望通過建立預測模型，準確預測各服裝SKU銷量，降低庫存率。
幫助客戶整合各類數據，并統一規范，以產品的銷存相關數據作為預測依據；
回溯之前的數據特征，衍生新的數據特征，從中發現規律；
根據各產品的SKU進行分類建模；
在以上數據的基礎上，建立銷售預測管理平臺。
整合數據源：各零售店的POS機數據、歷史生產數據；
采用模型： SAS Forecasting Solution；
預測方法：針對不同預測場景采用不同的預測方法。
項目交付：銷售預測管理平臺。
在美麗節期間，某超市希望了解購買促銷商品的會員的購買行為特征，并構建預測模型，評估哪些會員客戶是潛在購買客戶，并進行營銷活動推薦。
整合CRM數據、POS數據、產品數據；
構建消費者購買行為指標；
建構營銷活動響應預測模型及效果評估。
美麗節活動前后，到店人數和購買金額均呈現增加趨勢。
通過對零售客戶資產整體分布進行細分, 可以了解到客戶的資產配置特點，從而有針對性地設計應對策略；通過對零售客戶交易特征進行細分，可以從中挖掘潛在高價值用戶；了解用戶近期產品關注熱點從而設計有效地營銷目標等；通過結合零售客戶價值、資產整體分布特征和交易特征組合情況下的小微企業分布差異，從而評估哪些特征群可能是潛在小微企業客戶群，以便后續做進一步營銷推廣工作。
整合CRM數據、資產占比、交易信息；
構建消費者行為指標；
應用SAS聚類分析確定用戶細分。
美麗節活動前后，到店人數和購買金額均呈現增加趨勢。
不同客戶的細分特征與營銷方法。
電信市場的用戶數量增長顯著，而運營商的ARPU值卻在下降，運營商之間的激烈競爭使爭奪用戶成為電信的潛在市場。
傳統的離網分析往往局限于用戶的賬單支付數據和用戶人口統計學數據，缺少用戶業務使用的詳細信息和用戶網絡體驗數據，因此往往難以真實反映用戶的離網趨勢以及用戶選擇離網的原因。因此，通過在離網用戶分析中引入網絡側用戶業務行為數據、用戶相關感知和KPI數據以及用戶業務使用前信令統計數據 ，實現以下三個目標：
(1)提高用戶離網預警的準確性；
(2)對用戶離網前行為變化進行深入挖掘，從而為運營商深入解析用戶離網的原因，并篩選那些可能因為對網絡信號接收質量不滿而選擇離網的用戶；
(3)分析因為網絡性能問題造成離網的用戶實際遇到哪些網絡性能問題，從而幫助網絡優化人員找到網絡優化的目標閥值。
整合CRM數據、資產占比、交易信息；
構建消費者行為指標；
應用SAS聚類分析確定用戶細分。
以某月輸出名單為例，預計挽回用戶數4.9萬，以這部分用戶在維系前的月均ARPU計算，每月可帶來的收入為54.3萬元，在贈款周期的5個月內累計挽回收入為271.5萬元。
運營商的運維工作從以網絡為中心向以業務質量和用戶感知為中心轉型；重點關注用戶成長期、警示期因網絡動因引起的用戶口碑劣化、潛在投訴行為，通過對O側和B側數據關聯分析和數據挖掘，預測潛在風險用戶，并給出影響用戶行為的主要動因，通過提前采取主動干預措施，降低投申訴率，進而提高客戶忠誠度，增加公司收入。
通過模型獲得的投訴名單，比隨機抓取提升10倍。
滬公網安備31011502400918