深度学习如何预测你的客户是否会再次购买
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，还有深度学习技术．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。
只要满足两个条件，任何企业都可以利用深度学习技术:
- 访问大量数据
- 在基础设施上的投资和那些能够理解这些数据的人
幸运的是，像Facebook和谷歌这样的广告提供商允许小企业通过简单地在他们的网站上粘贴脚本，几乎不费任何力气就可以收集数据。此外，谷歌广告和Facebook广告为其平台上的所有商业客户提供基于深度学习的购买意图模型。所以，尽管你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。人工智能的民主化创造了新的子领域，如客户分析，从而彻底改变了营销。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度学习来收集个性化的客户见解。
电子商务行业使用哪些数据？
在电子商务的世界里，客户数据是丰富的。公司可以利用特定客户的所有类型的数据——从人口统计、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，并根据客户的喜好为品牌和广告平台建立档案。
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。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。
像这样丰富的数据允许公司微调数据见解，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分割，但这无法让他们在个人层面上对客户未来的购买行为产生可靠的预测。这正是基于深度学习算法的数据微妙使用可以发挥重要作用的地方。公司如何利用客户的这些信息?进入深度学习——预测购买意图的杰出资源。
深度学习如何通知购买意图？
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只是基于现有深度学习技术面向消费者的产品的一些例子。
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。
这就给我们带来了购买意向。购买意向显示了客户是否准备购买产品。例如，当你进入一个桌面游戏商店，你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。
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，购买意向是指消费者购买产品或服务的可能性。通过购买意图的数学表示和足够多的客户数据点，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课程中Python的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。在示例中使用的课程中,我们建立一个真实数据集的一个受欢迎的有声读物应用。通过使用购买数量等指标,分钟听,最后登录时间、评论,等等,我们预测客户的概率将购买另一个平台的有声读物。
但是，最有趣的是，深度学习模型可以做出特定的预测每一个顾客。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。
这种高级的见解是通过“会买”或“不会买”的预测得出的(通常分别用1和0表示)。然而，在后端，我们有购买意图模型，它实际输出a概率（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。
零售行业使用深度学习的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
流失率——又称损失率——是一个用于订阅业务的术语，用来衡量取消订阅和停止使用某项服务的人数。你可能也见过员工流失率，用来描述某公司的员工离职率。这个概念与增长率相反。一个公司要想成功，它的增长率应该高于流失率。当零售商预测购买意图时，他们也想预测流失率。购买意图通常被用作增长率的指标。
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。
您的思绪是否与如何在电子商务业务运营中使用深度学习的想法？加入我们Python的客户分析课程和解锁数据科学技术，以帮助您的公司通过对他们最多的产品和服务的了解来保持客户。
