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快递空包网:精准的客户识别

更新时间:2020/1/23 / 阅读次数:225


快递空包网:识别对特定商品感兴趣的客户,最初的方法是借用常识来做出人工分析,比如认为一个买高脚酒杯的消费者是一个讲究的消费者,可能喜欢买高端的葡萄酒,因此把买过高脚酒杯的客户识别为有兴趣买高端葡萄酒的客户。但这种人工分析方法只适用于商品品种品类稀少的企业。商品品种品类众多的企业,如大型电商企业,只能通过软件的数据挖掘功能,自动寻找数据与消费兴趣的关联关系,来识别对某一特定商品有兴趣的客户。具体而言,有以下几种识别方法。

哪些消费者会对超市中韩国LK牌的某一款保温杯感兴趣?要识别这样的客户,通过一项针对“购物篮”(即同一批购买商品)的数据挖掘就可以发现,LK牌的该款保温杯与一款日本墨镜有关联关系。买那款日本墨镜的不少消费者,同时还购买了这款保温杯。于是,超市依此建立了识别模型,并依照模型提示,向购买那款日本墨镜而未买LK牌保温杯的消费者推荐这款保温杯。果然,这款保温杯的销量大增。

哪些消费者会对超市中的某一种狗粮感兴趣?另一项针对购物历史(即同一位客户的购物历史记录)的数据挖掘发现,这种狗粮与一本宠物饲养书有关联。购买该宠物饲养书籍的相当一部分消费者后续又购买了这种特别的狗粮,并且对这种狗粮评价甚高。于是,超市就向买这本书的其余消费者推荐了这种狗粮,并提示了同好者的评价信息。

快递空包网:以上两个事例,如果探究数据关联后面的真实缘由,你可能啼笑皆非。保温杯和墨镜的关系是缘于一部热播的电视剧,这两件商品是剧中男明星出镜的用品,明星的粉丝热衷购买这些用品。而书籍与狗粮的关系是缘于该书某页内容针对宠物饲养方法的独特见解。这些关联关系,用人工的方法都不可能发现,但却可以通过数据挖掘软件实时发现,让企业及时识别对特定商品感兴趣的客户。

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