智能消费预测
帮助连锁餐饮企业进行客流预测、菜品销量预测,辅助中央厨房采购决策
案例技术方向:预测
解决问题
提前掌握店铺人流量、订单数对店铺库存管理有重要意义
对流水进行提前预测对餐饮企业经营有重要指导价值
通过对客户进行偏好菜品推荐,能够提升客户体验
商业价值
充分发挥餐饮企业存量数据价值
提供实时精准的推荐菜品,有效提升用户体验
通过对菜品销量的预测实现智能的采购管理
实现细节
从历史运营数据中提取商品特征、订单流水、销量
建设客流、节假日、商圈信息等数据
使用深度学习算法,构建商品推荐和采购预测模型
使用PaddlePaddle的能力
CTR模型
点击率预估模型用于预判用户对广告点击的概率。PaddlePaddle提供 Wide & Deep 模型,可以作为一种相对成熟的模型框架使用;同时,也提供基于因子分解机的深度神经网络模型
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