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基于用户增长运营的AI算法解决方案
贯穿客户生命周期的AI算法应用
数皆智能的用户增长运营AI算法模型库
营销组合模型
基于历史营销数据分析，将模型结果应用于主题营销活动，如双十一促销选择最佳营销组合
营销归因模型（MTA）
客户的各营销渠道价值归因，如购买决策路径中各环节的影响权重，以此评估各渠道的ROI
价格敏感度模型
针对全量客户进行价格敏感度评估，并生成价格敏感度标签，进行针对性的营销策略
超级用户模型
根据消费金额、CLV价值、忠诚度等因素，定位并运营品牌超级用户，如发展成为KOC、邀约活动等
生命周期价值（LTV）
对用户的LTV进行定期评估和监测，指导用户的长期运营，如对高价值流失用户的召回
个性化优惠券
通过个性化优惠券模型来进行优惠券的设计，精准发券，提高领券和核销率，找到卡券策略的平衡点
下次购买时间
基于用户的历史购买规律，预测用户下次购买时间，大幅提高营销活动和策略的有效性
复购品类/商品
对用户的复购品类/商品进行预测，并提供相应的商品/卡券推荐，提升用户复购率
客户流失预警模型
根据流失定义对全量用户进行流失概率评估，建立流失预警模型，并制定针对性的挽留策略
潜客挖掘模型
通过对用户行为和消费数据的分析，洞察潜在消费需求，并针对性推荐相应的商品
购物车分析模型
通过对用户行为和消费数据的分析，洞察潜在消费需求，并针对性推荐相应的商品
品类忠诚度模型
用于判断用户对商品品类的忠诚度，并生成品类偏好标签，进行针对性的营销活动
价格弹性模型
从商品角度判断用户的价格接受区间，针对性地调整价格，提高商品GMV和整体利润
商品可替代性模型
根据购买行为，判断哪些商品属于同类商品，具备可替代性。从而制定商品品类组合策略。
商品个性化推荐
通过算法模型对用户的商品偏好进行分析，实时推荐用户感兴趣和购买可能性大的商品
商品需求预测模型
预测现有用户对于新品的需求，如现有用户对于新口味、口感、包装、品类等是否有潜在需求
促销有效性评估
在品牌促销中，可评估促销活动的当前结果，也可评估此次促销活动是否会对用户造成后期的影响
RFM分层模型
对用户进行精准RFM分层，并针对不同的分层制定周期性的运营策略
数皆智能的客户体验AI算法模型库
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