亲戚Iliya Valchanov

在线商店是将人工智能和深度学习应用于零售和电子商务业务的数据金矿。每个数据点都构建了对客户习惯的详细理解。为了利用这些数据,最成功的电子商务公司不仅要利用这些数据数据科学基础知识,还深度学习技术. 深度学习和人工智能可以提供关键业务预测,如客户是否会再次购买。

只要满足以下两个标准,任何企业都可以利用深度学习技术:

  1. 对大量数据的存取
  2. 对基础设施和能够理解这些数据的人员的投资

幸运的是,像Facebook和谷歌这样的广告提供商允许小企业通过在其网站上粘贴脚本来收集数据,几乎不费吹灰之力。此外,谷歌广告和Facebook广告为其平台上的所有商业客户提供了基于深度学习的购买意向模型。因此,尽管您的团队可能不会构建深度学习模型,但它可以利用这些科技巨头开发的技术。人工智能的民主化通过创建新的子领域(如客户分析)重塑了营销。这也是定位机器与深度学习作为未来几年电子商务的主要参与者。在Udemy的课程中Python客户分析我们解释了如何利用深度学习来收集个性化的客户见解。必威中文官网

Python 2021中的客户分析

2020年11月

畅销书
  • 76课
  • 中级水平
4.8 (911)

Python初级和高级客户分析:PCA, K-means聚类,弹性建模和深度神经网络|《365职业》《365 Iliya

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电子商务行业使用哪些数据?

在电子商务世界中,客户数据非常丰富。公司可以利用给定客户的所有类型的数据——从人口统计数据、地理位置到收入范围。嵌入网站的智能手机应用程序和cookie可以识别客户的设备,并根据客户偏好为品牌和广告平台构建配置文件。

其中一些数据甚至可以作为更重要的指标的代理,以获得客户的见解。必威中文官网例如,可以假设使用最新款iPhone的顾客比使用5年iPhone的顾客收入更高。

这样丰富的数据使公司能够微调数据洞察,以更好地理解和服务客户。然而,数据分析师可以整天对数据进行切分,但这不允必威中文官网许他们在个人层面上对客户未来的购买行为做出可靠的预测。在这方面,建立在深度学习算法基础上的数据的细微使用可以发挥重要作用。公司如何利用这些客户信息?进入深度学习-预测购买意向的优秀资源。

深度学习如何告知购买意图?

作为人工智能的一个子领域,深度学习在当今一些最具变革性的产品中发挥了重要作用。自动驾驶汽车、面部识别和翻译应用程序只是基于现有深度学习技术的面向消费者的产品的一些例子。

但深度学习的应用并不仅仅局限于高科技产品。事实上,许多电子商务公司正在通过深度学习技术来授权他们的营销和销售团队。这些技术最常用于预测个人消费者的购买行为。

这就引出了我们的购买意向。购买意图显示客户是否准备购买产品。例如,当您进入棋盘游戏商店时购买意图购买桌面游戏的比例很高,这仅仅是因为你所访问的商店的性质。另一方面,去杂货店意味着你想要吃点东西,但并不能透露你购买鸡蛋的意图。幸运的是,在电子商务的世界中,公司可以利用丰富的数据来揭示详细的客户偏好和配置文件。

让你的团队。领导你的行业。

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通过使用数据科学和深入学习实践,我们可以定量分析购买意向。用数学术语来说,购买意向是消费者购买产品或服务的可能性。有了购买意向的数学表示和足够的客户数据点,我们可以创建深度学习模型,几乎可以确定客户是否会购买我们的产品。

在Udemy的课程中Python客户分析我们将向您展示如何做到这一点。我们概述了如何将数据集与深度学习技术配对,以预测客户重复购买的可能性。在本课程使用的示例中,我们从一个流行的有声读物应用程序的真实数据构建了一个数据集。通过使用购买数量、收听分钟数、上次登录日期、评论等指标,我们预测客户从该平台购买另一本有声读物的可能性。

然而,最有趣的是,深度学习模型可以做出具体的预测每个客户。如果您使用商业智能仪表板或其他日常数据分析工具,那么您只能得到一个总体的情况,而不能在单个层次上进行预测。

通过“愿意购买”或“不愿意购必威中文官网买”预测(通常分别用1和0表示),可以获得此类高级见解。然而,在后端,我们有购买意向模型,实际输出可能性(例如,我们67.24%的人确定Alice会在未来3个月内再次购买;所以我们认为她会再次购买)。这些发现可以用于各种各样的用途——最明显的是用于营销目的。我们可以用更高的折扣来刺激特定人群,用更多功能来影响其他人,等等。这种洞察力还帮助营销人员决定如何最好地分配他们的广告预算。

零售业使用深度学习的3种方式

测量、评估和预测客户的购买意图并不是深度学习在零售业的唯一用途。其他深度学习应用包括:

1.预测流失率

客户流失-又名损耗-是一个用于订阅业务的术语,用于衡量取消订阅和停止使用某项服务的人数。你可能也看到过用“流失”来描述某公司员工离职率的例子。这一概念与增长率相反。一家公司要想成功,其增长率应该高于流失率。零售商在预测购买意图时(通常被用作增长率的指标),也会希望预测流失率。

2.推荐算法

像Netflix, Amazon Prime,甚至Udemy这样的网站都很擅长获取新客户。为了保持较低的流失率,这些公司必须了解如何通过保持客户对产品的满意和参与来留住客户。相关推荐已经成为保持客户参与的重要工具。这些深度学习推荐算法使用来自客户在网站上的习惯和产品使用的数据来推荐节目、产品或课程。

3.欺诈防范

虽然金融欺诈可能会吸引最多的头条新闻,但微小的欺诈活动一直在发生,并可能破坏你的客户与你的品牌的互动。社交媒体平台上有虚假的点赞、长相相似的公司发送的虚假电子邮件、为提升产品形象而做出的虚假评论,以及让某个社区看起来比实际更受欢迎的虚假社交媒体资料。所有这些类型的欺诈都可以通过利用深度学习算法来识别或预防。使用深度学习来防止各种欺诈的公司这样做是为了改善或维持客户与他们的品牌的积极联系。

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最后更新的网页:2020年2月