本文是 TalkingData 首席数据科学家张夏天翻译自 Highly Scalable Blog 的一篇文章，介绍了零售业中的数据挖掘问题。本文内容包括零售业中的多个常见问题，如响应建模、推荐系统、需求预测、价格差异、促销活动规划、类目管理、财务影响等。其中涉及的资源分配优化问题、个性化推荐、定向广告等业务问题，上下两篇完整阅读大约需要两个半小时。本次发布上篇，下篇敬请关注。

零售是数据科学和数据挖掘重要的商业应用领域之一。零售领域有着丰富的数据和大量的优化问题，如优化价格、折扣、推荐、以及库存水平等可以用数据分析优化的问题。

全渠道零售，即在所有线上和线下渠道整合营销、客户关系管理，以及库存管理的崛起产生了大量的关联数据，大大增强了数据驱动型决策的重要性和能力。

尽管已经有许多关于数据挖掘在营销和客户关系管理方面的书，如 [BE11, AS14, PR13 etc.]，但绝大多数书的结构更像是数据科学家手册，专注在算法和方法论，并且假设人的决策是处于将分析结果到业务执行上的中心位置。

在这篇文章中我们试图采用更加严谨的方法和系统化的视角来探讨基于数据分析的经济学模型和目标函数如何使得决策更加自动化。在这篇文章里， 我们将描述一个假想的收入管理平台，这一平台基于零售商的数据并控制零售策略的很多方面，如价格、营销和仓储。

我们专注在将经济学框架和数据挖掘方法的组合有以下两个主要的原因：

1. 我们可以从经济学教科书上找到上百个与零售有关的经济学模型，因为关于市场、折扣、竞争等问题在上个世纪得到了深入的研究。然而，许多模型都是高度参数化的（即严格的由带有有限参数的公式所定义）并且不能足够灵活而精确地对现实世界的问题建模。但数据挖掘提供了很多非参数建模技术，可以帮助创建灵活而实用的模型。在最近十年里，也有许多成功的平衡抽象模型和机器学习技术的文章和案例研究已经发表。
2. 快速的数据循环使得在现代零售业中可以使用相对简单的模型做出更加准确的预测，因为小规模增量式的预测一般而言要比大决策更加容易。例如，因为对于一个新的颠覆性产品在消费者心中的感知价值是未知的，要计算它的**价格是很困难的。但是根据需求和库存水平实时调整促销价格则是相对容易的。有一些成功的商业解决方案对价格优化就几乎丢弃了经济学模型，简单的根据销售闭环的反馈情况来决定价格的上升和下降 [JL11]。

以上两点意味着在零售业自动化决策和动态优化具有很高的潜力，因此我们专注于研究这个领域。本文很大篇幅用于综述零售业者和研究人员发表的成果，这些成果都是他们在综合应用抽象经济学模型和数据挖掘方法构建实际的决策和优化系统中产生的。

特别的，本文主要受到 3 个案例研究的启发，分别出自 Albert Heijn [KOK07]，荷兰**的连锁超市，Zara [CA12]，一家国际服装零售商，以及 RueLaLa [JH14]，一家创新在线时尚零售商。我们同样综合了来自 Amazon、Netflix、LinkedIn 和许多独立研究者和商业项目的结果。同时，我们避免使用那些缺乏实践支持的学术结果。

我们的研究主要着眼于与收入管理相关的优化问题，包括营销和定价等问题。更加特殊的数据挖掘应用，如供应链优化和欺诈检测， 数据挖掘过程实现的细节（如模型质量的验证）则不在这我们研究的范畴内。

本文剩余部分组织如下：

1. 我们首先引入一个简单的框架将零售商的行为，利润和数据联系在一起。此框架将作为更统一的方式来描述分析问题。
2. 本文的主体部分探讨了一系列与零售业相关的优化问题。我们将在不同章节逐个介绍这些问题。每个章节会简要描述问题，并提供一组业务案例和应用，以及详细介绍如何将问题分解成经济学模型和数据挖掘任务，使得可以通过数值优化方法来解决业务问题。
3. 然后，我们会有一个章节专门讨论这些方法在实际应用中的可期的经济收益。
4. **，总结部分会对这些问题之间的依赖关系进行讨论，从而阐明一般的原则和关键点。

优化框架：

本文介绍了 6 个主要与营销和定价相关的优化问题，这些问题都能够应用数据挖掘技术来解决。尽管这些问题非常不同，但我们尝试建立了一般性的框架来帮助设计求解所需的优化和数据挖掘任务。

该框架的基本思想是用一个经济指标，例如毛利率作为优化目标，并将这一目标作为零售商行为（如营销活动或者分类调整）的函数。

同时计量经济学目标也是数据的一个函数，即计量经济模型应该被零售商的特性参数化，从而在其输出中产生一个数值，如毛利率。

例如，某零售商在计划一个邮件营销活动。可行的行动空间可被定义为一组对于每个客户发送/不发送决策集合，而活动的毛利率则决定于营销动作（有些人会接受激励而另一些人不会）以及给定客户的期望收入和邮件成本。这一方法可以更形式化的由如下公式表达：

此公式里 G 是可用于分析的数据，是零售业者行为和决策空间， 是计量经济模型函数，其参数是 d 和 A，而 A0 是**策略。这一框架由文献 [JK98] 整理提出。

模型 G 的设计十分依赖于问题本身。在大部分情况下，对毛利率建模和优化都是合理的。但是，有些情况下其他的目标也是有可能的，就如下一章探讨的响应建模。同时需要注意的是优化问题（1）也跟时间有关系，因为环境会随着如新产品的上架、竞争对手的行动等因素变化，零售业者自己的行为也会产生影响。

数据挖掘在这一优化问题中的角色是非常重要的，因为计量模型 G 通常都比较复杂且必须基于数据通过回归等数据挖掘技术学习确定。

在某些情况下因为复杂性太高（如用户的行为很难精确预测）或者因为无法将现有数据做外推（如对于完全新的服务），模型是无法完全确定的。这时，可以用 A/B 测试和问卷调查来获得额外的数据来改进模型的精度。

问题 1：响应建模