客户化

大数据分析帮助我司从海量的数据中提取出有价值的信息，帮助决策者做出更准确的预测。具体到销售预测使用历史销售数据、市场趋势、消费者行为等多种因素，通过机器学习等技术建立预测模型。

确保有足够的数据供模型进行训练。这可能包括内部的销售数据，以及来自第方的市场和消费者数据。

根据公司的实际情况，选择合适的预测模型。销售数据具有明显的季节性趋势，选择ARIMA等时间序列模型。

预测结果直接反馈给销售团队，他们调整销售策略。用作产品开发和市场营销的参考。

肥料、跨境税筹、长者生活照料这个领域的共同特点是都高度的个性化服务。因此，在客户化的过程中充分了解每个客户的特殊需求，提供定制化的解决方案。

在肥料业务中，不同的农作物和土壤条件不同的肥料配方；在跨境税筹中，不同的企业结构和贸易模式不同的税务筹划方案；在长者生活照料中，不同年龄和健康状况的老人不同的照料方式。

收集整理客户的个人信息、消费习惯、反馈意见等信息，为客户提供个性化的服务。

尽可能地满足客户的所有需求，让客户在个平台上就能完成所有的交易和服务。