Iliya Valchanov.

在线商店是一个用于在零售和电子商务业务中应用AI和深度学习的金矿。每个数据点都建立了对客户习惯的详细了解。为了利用这一数据,最成功的电子商务公司不仅杠杆效果数据科学基础知识,还有深度学习技巧。深度学习和AI可以提供业务关键的预测,如客户是否会再次购买。

只要满足两个标准,任何企业都可以利用深度学习技术:

  1. 访问大量数据
  2. 对基础设施的投资和可以理解数据的人

幸运的是,像Facebook和谷歌这样的广告提供商允许小企业收集几乎零零努力的数据,只需粘贴在其网站上的脚本。此外,Google广告和Facebook广告可提供对其平台上所有业务客户的深度学习购买意图模型。因此,虽然您的团队可能无法建立深度学习模式,但它可以利用这些技术巨头开发的技术。这种AI民主化通过创建像客户分析等新子场进行营销。它也定位了机器和深度学习作为即将到来的年度电子商务的关键球员。在Udemy课程中Python的客户分析我们解释了如何利用深入学习来收集个性化的客户洞察力。必威中文官网

Python 2021的客户分析

最后更新于11月2020年11月

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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 - 从人口统计和地理位置到收入范围。嵌入到网站的智能手机应用程序和cookie可以根据客户偏好识别客户的设备和建立品牌和广告平台的配置文件。

其中一些数据甚至可以用作更多重要指标来获得客户洞察的代理。必威中文官网例如,使用最新的iPhone模型的客户可以假设使用五岁的iPhone模型的客户制作更高的收入支架。

丰富的数据,如此允许公司进行微调数据见解,以更好地了解和服务客户​​。必威中文官网但是,数据分析师可以整天切片并骰子数据,但这不会让他们在个人级别上为客户的未来购买行为产生可靠的预测。这就是在深入学习算法上进行了详细的数据进行了详细的使用 - 可以发挥重要作用。如何利用有关客户的信息?进入深度学习 - 预测购买意图的优秀资源。

深度学习如何通知购买意图?

作为人工智能的子场,深入学习在今天一些最具变革的产品中都是有用的。自动驾驶汽车,面部识别和翻译应用程序只是基于已经可用的深度学习技术的消费者面向消费产品的一些示例。

但是,深度学习的应用程序仅保留用于高科技产品。事实上,许多电子商务公司通过深入学习技术授权其营销和销售团队。在预测个人消费水平的购买行为时,最常使用这些技术。

这带我们购买意图。购买意图显示客户是否已准备好购买产品。例如,当您进入棋盘游戏商店时,您的购买意图购买棋盘游戏只是因为您访问过的商店的性质。另一方面,访问杂货店的意思是你想要吃点东西,但没有透露你的购买意图购买鸡蛋。幸运的是,在电子商务的世界中,公司提供的丰富数据可以让他们揭示详细的客户偏好和配置文件。

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帮助零售业中的员工使用UDEMY进行商业订阅学习深度学习和数据科学技术。

请求演示

通过使用数据科学和深度学习措施,我们可以定量分析购买意图。在数学术语中,购买意图是消费者将购买产品或服务的概率。随着购买意图和足够的数据点的数学表示,我们可以创建深度学习模型,以近乎确定客户是否会购买我们的产品。

在Udemy课程中Python的客户分析我们向您展示如何这样做。我们概述了如何将数据集与深入学习技术配对,以预测来自客户的重复购买的可能性。在课程中使用的示例中,我们从流行的AudioBook应用程序的真实数据构建数据集。通过使用购物数量的指标,收听时间,最后一次登录日期,评论等,我们预测客户将从平台购买其他有声音的概率。

但是,最有趣的是,深度学习模型可以做出特定的预测每个顾客。如果您使用商业智能仪表板或其他日常数据分析工具,您只会获得一般图片,但从未预测个人级别。

通过“将购买”或“不会购买”必威中文官网预测(通常分别代表1S和0)来达到这种高级洞察。但是,在后端,我们已经购买了实际输出的意图模型可能性(例如,我们肯定会在接下来的3个月内再次购买67.24%;所以我们认为她会再次购买)。然后可以以各种方式使用这种结果 - 最重要的是用于营销目的。我们可以刺激具有更高折扣的特定人员,影响更多特征,依此类推。这种类型的洞察力也有助于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零售业深度学习的唯一用途。其他深度学习应用程序包括:

1.预测流失率

Churn - Aka Traintition - 是用于订购业务的术语,以衡量取消订阅并使用服务停止的人数。您也可能发现了用于描述在特定公司的员工雇员率。这个概念与增长率相反。对于公司成功的公司,其增长率应高于其流失率。由于零售商预测购买意图,通常被用作增长率的代理,他们也希望预测流失率。

2.推荐算法

像Netflix,亚马逊素数等网站,甚至Udemy都非常擅长获得新客户。为了保持低流失率,这些公司必须了解如何通过让他们满意并与产品进行携带来留住客户。相关建议已成为让客户订婚的重要工具。这些深度学习推荐算法使用网站上的客户习惯以及产品用于推荐节目,产品或课程的数据。

3.预防欺诈

虽然金融欺诈可能会吸引最大的头条新闻,但一直发生微小的欺诈活动,可以扰乱客户与您的品牌的互动。在社交媒体平台上有假页面,Speikapike公司发送的假电子邮件,假审查来提升产品的个人资料,以及假的社交媒体简介,使社区看起来比它更受欢迎。通过利用深度学习算法,可以识别或防止所有这些类型的欺诈。雇用深入了解各种欺诈的公司,以便改善或维持客户的积极协会与他们的品牌。

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页面上次更新:2020年2月