在电商和大数据的时代，随着电商平台（如 eBay、淘宝等）的出现和成熟，海量、实时、跨行业和零售商的市场数据比以前更容易获得，传统的零售运营也转向更为科学和系统的数据化运营，通过市场数据和信息帮助商家优化零售运营是电商平台必须为商家提供的服务之一。

本次分享将着重介绍如何通过数据挖掘和机器学习帮助商家和运营团队来组织和优化促销活动。

首先运用时间序列 Auto Regression 模型对历年的交易数据进行挖掘，推荐季节性促销的最佳时间段，并通过进一步的对用户搜索关键字基于 NLP 的挖掘，推荐最优化的时间段进行促销的商品类别。

当运营团队选择了促销商品之后，我们通过对商品以往的成交行为特征，对促销活动的表现进行预测并推荐优化策略。在促销进行期间，利用大数据平台对促销活动的效果进行实时的监控和分析，帮助运营团队做出及时的调整。依托于数据的精细化运营贯穿促销活动的整个生命周期，形成闭环。

演讲提纲

• 电商平台在电商运营中的角色；
• 电商零售运营的环节；
• 数据驱动运用的实例：促销；

  a. 挖掘季节性促销的最佳时间；

  b. 通过用户需求选择促销商品；

  c. 预测促销的表现；

  d. 实时监控和优化