Моделирование стадий жизненного цикла и склонностей

Rate this post

Услуга: использование сложных алгоритмов (например, кластеризация, машинное обучение) для сегментации российских клиентов на чрезвычайно детализированные группы на основе множества числовых атрибутов: история покупок (купленные товары, частота, стоимость), поведение при просмотре (просмотренные категории, время на странице, глубина прокрутки), взаимодействие с определенным контентом (клики, просмотры видео), предпочтения, выведенные из активности в социальных сетях на VK, и демография.

сегментация  Моделирование  клиентов на

 

основе их текущей стадии жизненного цикла (новый, активный, подверженный риску, отток) и их склонности к определенным действиям (например, склонность  Зарубежные китайцы в мировых данных к покупке, склонность к оттоку, склонность к взаимодействию со скидкой). Эти «оценки склонности» являются ключевыми «числами», полученными из прогностических моделей.
Персонализированные персоны покупателей (на основе данных):
Услуга: разработка высокодетализированных персон покупателей для российского рынка, основанных не только на качественных предположениях,  В тонком мире российского цифрового маркетинга но и строго подкрепленных количественными данными из комплексной базы данных.
3. Прогностическая аналитика и машинное обучение
Использование «N-чисел» в базе данных для прогнозирования будущего поведения и оптимизации стратегий.

Прогнозирование пожизненной ценности

Услуга: создание моделей машинного обучения, которые прогнозируют будущий доход, который будет генерировать российский клиент. Это позволяет Албанский деловой справочник  разумно распределять ресурсы и дифференцировать маркетинговые усилия для сегментов с высокой ценностью. Прогноз оттока:
Услуга: Определение российских клиентов с

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Scroll to Top