機器學習 (ML)
根據客戶評分和細分
客戶評分基於客戶數據庫的細分
客戶評分基於客戶數據。 分配給每個客戶的分數是根據您對他們的數據計算得出的。 您可以使用所有類型的數據來構建評分系統:
- 社會人口學數據：年齡、性別、婚姻狀況、職業
- 心理數據：興趣、觀點
- 行為數據：購買歷史、上次購買數據、購買頻率、App 行為、Campaign 轉化率等。
細分示例
機器學習分割
找到四類型的客戶
- 年收入低且支出得分低（智能購物者是銷售/優惠券/促銷的高度針對性對象）
- 年收入低且支出得分高（滿意的購物者由於他們的消費習慣而對其最不感興趣）
- 平均收入和平均支出分數（需要更多數據來確定他們的購買決定）
- 高收入低消費分數（對商場服務不滿意的購物者。這些是我們的目標研究群體，因為我們需要吸引這些購物者以增加銷售需求）
推薦引擎
備註：位置數據和推送通知操作將由第 3 方供應商處理。
案例參考：交付優化（連鎖店調度程序）
機器學習的示例用法:
- 客戶評分
- 客戶細分
- 客戶行為分析
- 數據分析
- 異常檢測
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