我们帮助回答的问题
- 我们能否按产品、门店或季节预测需求，准确到足以规划库存和人员？
- 哪些客户可能再次购买，哪些即将流失？
- 能否在月结之前发现异常的退款、折扣或库存变动？
- 我们的数据是否足以支撑模型，还是一份更好的报告就能回答问题？
- 模型建成之后，如何保持其准确性？
我们的工作
需求与收入预测
按产品、地点和期间进行预测并给出明确区间，以去年同期规律等简单基线进行回测，只在优于基线时才采用。
客户细分与倾向性分析
按购买行为和价值划分客户群体，并为再次购买或流失的可能性打分，以CRM和广告平台可直接使用的名单形式交付。
异常检测
通过规则和模型标记异常的退款、折扣、价格变动以及库存或现金差异，供期末结账前审查。
实验设计与结果解读
按您的业务量确定保留组测试和A/B测试的样本规模，以模拟零假设检验显著性，并按比较次数进行校正。
模型运维
制定再训练计划、监控准确率并完善文档，确保出现漂移的模型能被及时发现和纠正。
- 如何与THEFOCUS开启合作与我们探讨
我们的方法
- 01
先检查数据
建模前校验记录的完整性、取值范围和重复情况；只要有一个数据源损坏，就追溯到其源头。
- 02
胜过简单基线
每个模型都与企业当前使用的规则或平均值进行比较，只有在未参与训练的数据上胜出才予以保留。
- 03
样本外测试
准确率以留出的期间或客户为准，绝不以构建模型所用的数据为准。
- 04
把输出放在决策发生的地方
预测、评分和标记直接进入决策者已在使用的计划表、BI报告、CRM或广告平台。
客户成果
查看全部
01
一次务实的沟通
与将要主导这项工作的负责人交流45分钟。我们会了解相关决策、背后的系统以及截止期限。
02
范围明确的诊断
只读权限、固定周期和一份书面结论：记录显示了什么，代价有多大，应当先改什么。
03
可付诸执行的计划
变更内容、负责人、衡量指标和排除事项均以书面列明。随后由同一支团队负责建设和衡量，或进行清晰完整的交接。
- 一支对结果负全责的团队
- 负责诊断的人，同样负责搭建系统并衡量结果。
- 按问题遴选合作伙伴
- 独立专家按需参与相应环节，统一纳入一份合同。
- 先核对记录，再看仪表板
- 任何建议在依赖订单、账簿和日志之前，都要先完成对账。
高管常问的问题
机器学习需要多少数据？
这取决于具体问题以及结果的噪声大小。我们先检查数据量和质量；如果数据不足以支撑模型，会直接说明，此时规则或报告是更合适的工具。
我们能否自己运行这些模型？
可以。模型连同代码、文档和再训练运行手册交付到您自己的环境中，我们也可以培训您的分析师操作它们。
与我们探讨
请填写以下信息，以便我们将咨询转交给合适的负责人。标注“选填”的字段可以留空。