IDES-Model R 如何做消費分析與預測?

1.發現消費行為的規則並產生名單

IDES-Model R 從交易資料中分析顧客的各種消費行為與消費傾向，並分析有此消費行為的顧客屬性分佈。 例如:發現會同時購買A商品跟B商品的顧客，水瓶座的年輕人佔大部份或是發現喜歡某品牌綠色系產品的顧客都是某種年齡的男性居多。 不同節慶檔期是哪一類的顧客屬性會來?IDES Model R 會挖掘出顧客的多種消費行為規則，並產生符合這些消費行為規則的顧客名單供企劃人員規畫行銷活動。

IDES-Model R內建好幾個分析模型，可依設定條件產生不同面向的消費行為規則。每個消費行為規則IDES-Model R都會幫您找出消費者名單，並分析這群消費者的屬性、特徵。

特定消費行為顧客分析

2.計算並預測顧客最可能購買的商品，執行個人化商品推薦

IDES-Model R運用內建多個演算法，預測每個顧客有興趣的商品並進行個人化的推薦。透過前台與顧客互動，且不斷累積顧客回應資訊計算顧客可能的喜好，再調整推薦內容進行推薦。

IDES-Model R裡的Alice 運算與FTC運算是目前十分先進的推薦演算法。它透過顧客購買的商品內容計算顧客是否有相似的消費行為。再將有相似購買行為的人喜歡的商品做相互的推薦。 Alice 運算更加入專利的計算方式，可把顧客的星座、年齡、...等顧客的隱性特徵與需求也納入計算因子。可因應不同行業不同顧客特性的需求設定。

Alice 運算示意圖

3.深度了解顧客，精準行銷，降低成本，提高銷售成功率

唯有深入了解顧客你才能知道顧客的需求與喜好。IDES-Model R 產生消費行為規則的顧客名單，IDES-Model R會針對這些顧客的特徵喜好作分析。 商家可針對這些顧客的特定喜好做行銷活動，當有類似商品上架時可以針對這些顧客作促銷。也可以找出符合這些消費者特徵但還沒購買的顧客名單去做促銷的作為， 不僅可提高行銷的效率也可以降低行銷的成本。

IDES-Model R 有獨創的顧客圖像模型，將符合某種消費行為的顧客，透過整合的分析模型建構出這群顧客的圖像。您可以從這個分析圖像更了解這群顧客的樣貌、特徵、喜好與消費特性。

顧客圖像分析

4.讓現有POS與電子商務系統具有人工智慧的功能

IDES-Model R不是離線統計分析軟體，它是與現有的POS系統及電子商務系統整合在一起運作的。 可以透過消費者對商品的購買，關注度的搜集;計算分析顧客消費行為的變化，並下達建議的促銷指令給POS前台的銷售人員跟電子商務系統，對顧客發動精準的促銷作為。

POS 前台應用

5.可與網路新聞媒體整合連結，依媒體內容及顧客喜好推薦相應商品

雲義科技團隊與多家媒體有推薦系統之合作關係。IDES-Model R可與現有多家媒體的應用整合， 更能瞭解顧客之喜好，可更精準推薦顧客需求的商品。 IDES-Model R 是目前在零售流通大數據相關應用整合最完整的解決方案。

APP 應用

6.實現分眾行銷，精準行銷，邁向虛實整合的新零售時代

大數據時代，運用人工智慧、機器學習技術了解消費需求並執行精準行銷，這已是一個趨勢。即使實體零售業者也應提供平台與消費者互動，透過互動的過程就是在了解消費者的興趣與需求。 唯有了解消費者的需求，才能精準的針對消費者實施行銷作為。IDES-Model R是實施精準行銷作為的利器，因為它並不是一般離線式的統計分析軟體，是可以與現有系統整合在一起運作的人工智慧系統。

電子商城應用