¿Cómo se puede utilizar el aprendizaje automático para construir un sistema de predicción del comportamiento del cliente?

¡Okay!

Primero, tal vez solo soy yo, ¡pero tu comentario está escrito de la manera más enrevesada! ¡Lo siento! ¡Pero me está tomando mucho tiempo darme cuenta!

¡Así que voy a seguir adelante y hacer lo mío! ¡Solo escribe lo que creo que quieres hacer!

Tienes un conjunto de datos de una persona con todas las cosas que has mencionado en el comentario

Para mí, diría que las características para esto serían su primer contacto (búsqueda orgánica, twitter, LinkedIn), tipo de empresa, sus actividades y todo lo demás en la base de datos, excepto su nombre y la ciudad.

Supongo que tiene un pequeño conjunto de entrenamiento donde tiene los datos de si la persona está en la etapa 1 o en la etapa 0. Ahora es posible que desee jugar con varios modelos de probabilidad utilizando estas características para averiguar la probabilidad de ocurrencia.

Si está obteniendo una precisión patética, es posible que desee entrenar la computadora bajo supervisión. Entonces, lo que quiero decir es que scikit proporciona muchos modelos probabilísticos para usar, ¡usa algunos que darán una respuesta precisa! ¡Tendré que mirarlos ya que no recuerdo más de ellos!

¡Es posible que no desee usar la probabilidad directamente, usar la regresión para cada característica, averiguar el porcentaje de ocurrencia y luego combinar todos los porcentajes de manera muy sencilla y matemática para descubrir la probabilidad final de ocurrencia! ¡Esto funcionará! ¡Siempre lo hace!

NOTA: Escribí esta respuesta de la manera más complicada (jerga sesgada, jerga sesgada, declaraciones aleatorias, etc.), porque su comentario sobre la pregunta fue complicado. ¡Lo siento!

Editar: ¡Leí tu comentario después de escribir la primera respuesta! ¡Lo siento! ¡Olvida lo que escribí antes! ¡Lo pegaré al final nuevamente, en caso de que alguien tenga la curiosidad de saberlo!

¡ESTA ES MI RESPUESTA ANTERIOR!

¡Si puede ser!

¡Esto es lo que usa Amazon!

Si tiene una cantidad considerable de datos de las listas de pedidos de los clientes, entonces necesita averiguar el patrón entre los pedidos de los clientes y lo que ofrece.

Esto es en gran parte un análisis de datos, pero digamos que usted descubrió que cierta persona compra si compró leche en su tienda. Tal vez, él / ella compra algunas naranjas. Ahora, si tiene una garantía considerable del patrón de gastos de esa persona en su tienda, puede predecir la probabilidad / probabilidad de que comprará A, si compra B.

Mira esto,

http://mlg.eng.cam.ac.uk/zoubin/…

Los modelos se pueden usar para entrenar a su computadora a encontrar patrones en su conjunto de datos. Use esos patrones para diseñar un sistema de predicción del comportamiento del cliente.

¿Funcionará con un pequeño conjunto de datos? ¡No es lo suficientemente preciso! ¡Necesitarás una gran cantidad de datos! ¡Necesitará aprender los métodos para manipular una base de datos tan grande! ¡Probablemente encontrará una base de datos tan grande en línea! ¡Busca, Google es tu amigo! 🙂

El sistema de predicción de comportamiento del cliente de PS es lo que Amazon utiliza para dar sugerencias y también en la segregación de almacenes: ¡el método en el que Amazon almacena su inventario en almacenes para permitir una recuperación más rápida!

CHEERIO !!

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