Iliya Valchanov

在线商店的数据在零售和电子商务应用AI和深度学习一个金矿。每个数据点建立的客户的习惯有详细的了解。为了利用这些数据,最成功的电子商务公司的杠杆作用不仅数据科学基础知识,同时也深学习技术.深度学习和人工智能可以提供商业关键预测,比如客户是否会再次购买。

任何企业都可以在深学习技术,只要利用两个条件都满足:

  1. 访问大量数据的
  2. 投资基础设施和谁可以让这些数据的意义上的人

幸运的是,广告商,如Facebook和谷歌允许小企业通过简单地在其网站上粘贴一个脚本来收集几乎为零的努力的数据。此外,谷歌广告和Facebook广告提供进入深学习型购买意向车型的所有企业客户在他们的平台上。所以,尽管你的团队可能无法建立深度学习模型,它可以利用这些科技巨头开发的技术。AI的这种民主化通过创建新的子域,如客户分析改造营销。它也定位机器和深度学习作为电子商务的一个关键球员为即将到来的年。在Udemy课程在Python客户分析我们将介绍如何利用深度学习,以收集客户的个性化的见解。

在Python 2020客户分析

最后更新2020年6月

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哪些数据呢电子商务行业使用?

在电子商务的世界里,客户数据是丰富的。公司可以利用所有类型的给定客户的数据 - 从人口结构和地理位置收入范围。智能手机应用程序,并嵌入到网站的cookie可以根据客户的喜好识别客户的设备和品牌创建个人资料和广告平台。

这些数据中有些甚至可以作为推导出客户需求的了解更重要的指标的代理。例如,可以假定采用了最新的iPhone模型的客户提出更高的收入比托架使用了五年之久的iPhone模型的客户。

这样丰富的数据使企业能够微调数据洞察更好地了解和服务客户​​。然而,数据分析可以切片,整天切块的数据,但不会让他们产生在个人层面上的客户未来的购买行为的可靠预测。这是一个微妙的使用数据 - 建立在深学习算法 - 可以发挥重要的作用。企业如何才能充分利用其客户信息的优势呢?进入深度学习 - 预测购买意向的优秀资源。

如何深度学习告知购买意向?

随着人工智能的一个分支,深度学习已经在一些当今最转型产品的工具。自动驾驶汽车,面部识别和翻译应用程序都只是一些基于深度学习技术,已经可以面向消费者的产品的例子。

但在内心深处的学习应用并不只保留给高科技产品。事实上,许多电子商务公司都通过深入学习技术赋予他们的营销和销售团队。这些技术在个人消费水平预测购买行为时,最常用的。

这给我们带来了购买意向。购买意向显示了客户是否愿意购买产品。例如,当你输入一个棋盘游戏店,你的购买意向买棋高仅仅是因为你在卖场走访时的性质。在另一方面,逛杂货店意味着你想吃点东西,但没有透露很多关于你的购买意向买鸡蛋,例如。幸运的是,在电子商务的世界里,提供给企业的大量数据让他们找到了详细的客户偏好和配置文件。

使您的团队。带领你的行业。

在零售行业帮助员工学习与Udemy for Business服务深度学习和数据的科学技术。

申请演示

通过数据科学和深度学习实践,我们可以定量分析购买意图。在数学方面,购买意向的是,消费者会购买产品或服务的可能性。随着购买意向和足够的数据点对我们的客户一个数学表达式,我们可以创建一个深度学习模型,用几乎可以肯定顾客是否会购买我们的产品展示。

在Udemy课程在Python客户分析我们告诉你如何做到这一点。我们概述了如何来搭配深学习技术的数据集来预测从客户重复购买的可能性。在过程中使用的例子中,我们建立从流行的有声书应用程序的实际数据的数据集。通过使用指标,如购买的数量,分听,最后一次登录的日期,评论,等等,我们预计客户将购买从平台另一个有声读物的概率。

什么是最有趣的,虽然是深的学习模式可以为特定的预测顾客。如果使用商业智能仪表板或其他日常数据分析工具,你只会得到一个普通的图片,但在个人层面从不预测。

这种先进的见解达到通过“会买”或“不买”的预测(通常由1和0分别代表)。然而,在后端,我们有购买意向的模型实际输出可能性(例如,我们是67.24%肯定,爱丽丝将在未来3个月再次购买,所以我们推测,她会再次购买)。这样的结果可能成为不同方式使用 - 特别是用于营销目的。我们可以刺激特定的人具有更高的折扣,影响他人有更多的功能,等等。这种洞察力可以帮助营销人员决定如何最好地分配他们的广告预算。

3种方式在零售行业使用深度学习

测量,评估和预测客户的购买意愿不深学习在零售行业中唯一使用。等深学习应用包括:

1.预测流失率

客户流失 - AKA流失 - 是用于订阅业务来衡量谁退订的人数,并停止使用服务的术语。你可能也看到了用来描述员工离开他们的工作,在一个给定的公司的速度流失。这个概念是一个生长速率的相反。对于一个公司的成功,其增长速度应该比它的流失率较高。由于零售商预测购买意向,这是经常被用作增速的代理,他们也将要预测的流失率。

2.建议算法

例如Netflix,亚马逊,和,甚至Udemy网站都在获得新客户极大。为了保持低流失率,这些企业必须了解如何让他们留住​​顾客满意与产品接合。相关建议已成为让客户参与的重要工具。这些深层次的学习推荐算法使用的网站,并与产品使用来自客户的使用习惯的数据,建议显示,产品或课程。

3.防欺诈

虽然财务欺诈可能吸引最多的头条新闻,微小的欺诈行为发生的时间,可与你的品牌扰乱客户的互动。有假的喜欢上社交媒体平台,伪造的电子邮件发送的外形相似的公司,虚假评论来提高产品的配置文件,伪造的社会媒体配置文件,使社区看起来更受欢迎比它。所有这些类型的欺诈可以识别或通过利用深学习算法阻止。雇用深度学习,以防止各种欺诈公司,以提高或保持客户的积极的联想与自己的品牌这样做。

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最后更新日期:2020年2月