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零售業資料科學實戰-從會員模型到行為預測

演講摘要

零售業品牌經營的核心關鍵是“品牌會員”,從會員歷史的交易數據中,透過數學模型或 Machine Learning 的方式,有效擷取出有價值的會員,設法提高會員的貢獻度,就是品牌價值成長的關鍵。91APP 過去五年與百大電商品牌和知名跨國品牌的合作中,我們學會了如何深入品牌全通路 (Omni-Channel) 的數據,利用視覺化圖表工具解析品牌經營問題,利用模型分群操作會員,利用 Machine Learning 預測會員行為,協助零售業成為數據驅動的新零售產業,在此分享我們這五年來真實的操作實戰經驗。

講者簡介

李昆謀
  • 李昆謀
  • 91APP/產品處 / 產品長
  • 台大資管系畢業,20 年網路產業經驗,自 2000 年開始網路創業,創立過論壇網站,社群網站,網頁遊戲,與 APP 開發,最後在 2013 年投入電子商務產業,在 91APP 協助品牌零售業進行新零售轉型,協助零售業開發數據的力量來發展品牌,對新零售有許多第一線的操作經驗與獨到的見解。

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