Der gesamte Code, den Sie benötigen, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, mit der ein Kunde Ihr Produkt kauft
Neigungsmodelle sind eine leistungsstarke Anwendung des maschinellen Lernens im Advertising and marketing. Diese Modelle nutzen historische Beispiele des Kundenverhaltens, um Vorhersagen über zukünftiges Verhalten zu treffen. Die vom Neigungsmodell generierten Vorhersagen werden häufig verwendet, um die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, mit der ein Kunde innerhalb eines bestimmten Zeitraums ein bestimmtes Produkt kauft oder ein bestimmtes Angebot annimmt.
Im Wesentlichen sind Neigungsmodelle Beispiele für die Technik des maschinellen Lernens, die als Klassifizierung bekannt ist. Was Neigungsmodelle einzigartig macht, ist die Problemstellung, die sie lösen, und die Artwork und Weise, wie die Ausgabe für die Verwendung im Advertising and marketing gestaltet werden muss.
Das Ergebnis eines Neigungsmodells ist ein Wahrscheinlichkeitswert, der die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit des gewünschten Kundenverhaltens beschreibt. Dieser Rating kann zur Erstellung von Kundensegmenten oder zur Einstufung von Kunden für eine stärkere Personalisierung und Ausrichtung neuer Produkte oder Angebote verwendet werden.
In diesem Artikel stelle ich ein umfassendes praktisches Tutorial bereit, in dem beschrieben wird, wie man ein Neigungsmodell erstellt, das von einem Marketingteam verwendet werden kann.
Dies ist das erste einer Reihe praktischer Python-Tutorials, die ich schreiben werde…