营销策略优化

丝绸制品的终端渠道怎么搞？这个 2014 年的研究还挺有意思的。研究围绕实体店和线上渠道两头走，结合了问卷、消费者调研这些比较实用的手段。它还用上了什么因子、方差这些统计方法，说白了就是想弄清楚消费者到底喜欢啥渠道，方便品牌去调整策略，别盲目砸钱。营销策略里讲的不是那种拍脑袋的决策，而是根据顾客感知价值来的。比如有人觉得在线下摸得着才安心，有人图线上方便便宜。这些数据出来之后，对做丝绸类产品的市场推广挺有参考价值的。对你如果平时做品牌电商或者线下零售渠道整合，这篇文章可以当成一个蛮实用的案例来借鉴。，统计的部分也可以扒一下做数据的逻辑，还挺系统的。另外顺带推荐几篇和消费者行为、数据、Kafka

关联规则挖掘实例通过发现顾客放入其购物篮中不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买，这种关联的发现可以帮助零售商制定营销策略。例如，在同一次购物中，如果顾客购买牛奶的同时，也购买面包（和什么类型的面包）的可能性有多大？这种信息可以引导销售，可以帮助零售商有选择地经销和安排货架。例如，将牛奶和面包尽可能放近一些，可以进一步刺激一次去商店同时购买这些商品。

以跨行业数据挖掘过程标准 (CRISP-DM) 六个阶段为基础，构建电力决策支持系统数据挖掘流程。并针对电力决策支持的不同应用领域，如安全稳定性评估、电力负荷预测、电力系统故障分析和电力营销策略支持等，选择合适的数据挖掘算法进行应用分析。

铁路客户服务中心营销系统升级策略 (2004) 本研究针对铁路客户服务中心现状，融合客户关系管理理念，并结合数据仓库、数据挖掘和WEB_GIS技术，构建基于三层CLIENT/SERVER架构的铁路客户服务中心升级方案。方案实施步骤清晰，并从理论层面论证了实现重点客户关系管理、客户满意度分析以及客运市场细分等功能的可行性。

随着互联网和大数据技术的迅猛发展，定向营销正逐步改变着营销管理的面貌。这种市场分析方法不仅仅是简单地将广告放置在某些网页上，而是通过精确的数据分析和消费者行为模式预测来优化营销策略。例如，基于大数据分析，可以确定哪些产品应该在牛奶附近摆放以增加销量。

短信提交问题方案已确认，再次过滤已发送号码及黑名单，有效利用表变量进行优化。

这篇文档基于我的工作经验，提供如何优化 Oracle 数据库的策略。

宽带营销响应预测 目标： 基于C网客户历史行为数据，预测用户对宽带营销活动的接受度，实现精准营销。 数据分析挖掘实操： 题目： 宽带营销响应预测 代码： 使用Jupiter Notebook工具查看代码。

数据库调优技巧- 创建索引以加快查询速度- 使用查询缓存以减少重复查询 集合优化技巧- 限制集合大小以提高性能- 避免在集合中存储冗余数据 文档优化技巧- 使用嵌入式文档来减少嵌套查询- 避免存储不必要的字段以优化文档大小 其他技巧- 使用分页查询以减少网络流量- 启用分片以分布数据负载- 定期清理数据库以删除不必要的数据

MYCAT性能优化指南详细介绍了提升MYCAT数据库性能的关键策略和技巧。