亲戚Iliya Valchanov

网上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。每个数据点都建立了对客户习惯的详细了解。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AI可以提供业务关键的预测,如客户是否会再次购买。

任何企业都可以利用深度学习技术,只要满足两个条件:

  1. 访问大量的数据
  2. 投资基础设施和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在他们的网站上粘贴一个脚本来收集数据。此外,谷歌Ads和Facebook Ads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。所以,虽然你的团队可能不会建立深度学习模型,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造客户分析等新子领域,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课程中Python中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。

Python 2021中的客户分析

最后更新2020年11月

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电子商务行业使用什么数据?

在电子商务领域,客户数据非常丰富。公司可以为特定的客户利用所有类型的数据——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,并根据客户偏好建立品牌和广告平台的档案。

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。

像这样丰富的数据可以让公司调整数据洞察力,以便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析,但这不能让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,基于深度学习算法的数据的微妙使用可以发挥重要作用。公司如何利用这些关于客户的信息呢?进入深度学习——一个预测购买意向的优秀资源。

深度学习如何影响购买意向?

作为人工智能的一个分支,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一些基于深度学习技术的面向消费者产品的例子。

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

这就引出了购买意图。购买意向表明客户是否准备购买产品。例如,当你进入一家桌游商店时,你的购买意图购买一款桌面游戏的人数之所以高,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吃点东西,但并不能透露你的购买意图,比如买鸡蛋。幸运的是,在电子商务的世界里,公司可利用的大量数据使他们能够发现详细的客户偏好和个人资料。

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关于我们客户的足够数据点,我们可以创建深度学习模型,以几乎确定地显示客户是否会购买我们的产品。

在Udemy课程中Python中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。

然而,最有趣的是,深度学习模型可以做出具体的预测每一个客户。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概貌,而不能得到个人层面的预测。

这种高级的洞察力是通过“会买”或“不会买”的预测(通常分别用1和0表示)得出的。然而,在后端,我们有购买意图模型,实际上输出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。

零售行业运用深度学习的三种方式

测量、评估和预测顾客的购买意向并不是深度学习在零售行业的唯一用途。其他深度学习应用包括:

1.预测流失率

用户流失(即人员流失)是订阅企业使用的术语,用来衡量取消订阅或停止使用某项服务的人数。你可能也见过“流失率”这个词,用来形容某家公司的员工离职率。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向(这通常是增长率的一个指标)时,他们也想预测流失率。

2.推荐算法

像Netflix, Amazon Prime,甚至Udemy这样的网站都很擅长吸引新客户。为了维持较低的流失率,这些公司必须了解如何通过让客户满意和参与产品来留住他们。相关的建议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利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

虽然金融欺诈可能吸引最多的头条新闻,但微小的欺诈活动总是发生,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“赞”、长相相似的公司发送的虚假电子邮件、虚假的评论来提升产品的简介,以及虚假的社交媒体简介让一个社区看起来比实际更受欢迎。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。采用深度学习来防止各种欺诈行为的公司是为了提高或维持客户对其品牌的积极联想。

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