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摘要
"新零售"背景下,运营商需要对门店经营进行全面赋能,解决目标客户不明确、商品上下架凭经验、无法准确识别用户需求等问题。文章主要研究在实时海量数据中,如何运用机器学习模型智能、高效地实现运营商门店选品。具体来看,通过采集用户基本信息、订单信息、账单信息、上网行为等数据,生成用户画像及门店画像相关特征,采用相关性分析、因子分析、聚类算法、推荐算法等,生成门店选品策略。研究成果为运营商门店选品提供智能化手段,提高门店经营能力,提高客户满意度,具有广泛的行业应用前景。
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单位中国联合网络通信有限公司
