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,还深度学习技巧.深度学习和人工智能可以提供对业务至关重要的预测,比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. 对大量数据的存取
  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。这也是定位机器和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入学习来收集个性化的客户洞察力。

Python 2021中的客户分析

2020年11月

畅销书
  • 76课
  • 中级水平
4.7 (912)

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作为更重要的指标的代理,以获得客户的见解。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。

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​​。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。

深度学习如何告知购买意图?

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。

通过Udemy for Business订阅帮助零售行业的员工学习深度学习和数据科学技术。

请求一个演示

通过数据科学和深度学习实践,我们可以定量分析购买意向。在数学方面,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的课程中Python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。

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“将购买”或“不会购买”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

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, 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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页面上次更新:2020年2月