麻瓜購物學：產品交叉銷售實務(3)(編輯修改稿)
2025-02-14 20:47 本頁面
【文章內容簡介】 JOIN … 商品推薦技術 ? 建立商品回應模型適用於 ?商品數(shù)量較少、固定 (例如保險銷售 ) ?常態(tài)型銷售商品 ?需要歷史資料 ? 如果商品多、產品組合變化多、新商品 (零售業(yè)、基金 ..) ?關聯(lián)規(guī)則 (哪些商品同時購買 ?) ?時序規(guī)則 (哪些商品先後購買 ?) ?協(xié)同式過濾 (跟我們比較像的客戶都買些什麼 ?) What’s different ? 預測模型：檢視人的規(guī)則 ? 關聯(lián)規(guī)則、時序規(guī)則：檢視物的關連 ? 協(xié)同式過濾：根據(jù)人的關連性判斷推薦商品 協(xié)同式過濾 ? 根據(jù) 相似性將客戶區(qū)隔 ，統(tǒng)計各個區(qū)隔客戶最常買的商品，經剔除已購買商品後形成商品推薦清單 ?不用維護模型 ?可隨時間自動變化 ?適合用於新商品 購買商品的顧客 其他購買一樣商品的顧客，我們稱這個結構為購物圈 購物圈成員也購買了其他商品 此商品是其他購物圈成員最受歡迎的商品，因此決定推薦 協(xié)同式過濾流程 ? 建置客戶區(qū)隔模型 (群集數(shù) k要放的極大 ) ? 統(tǒng)計各群集之購買商品頻率 ? 根據(jù)該客戶所坐落群集，剔除已購買之商品，做為推薦商品 Kd%bDhGja*E+py8%Qu1aU4M1RoCV8U4qSAGZuPm4U+(H(ZxIee(eXt%+cx71ltqZVlKRJWCGcN6kQgR7+dFfHmf+CN2a0I(C(vC%i*wyN%5n(onP4rNySaA!YTBieBX*CoSHmChDnWA6KDkzI0d4yighbsoCtEUOD3Vxr6jbALFV4RgPyvyyu9T6x+KfIyw*Ms(yVB6XB$FH%c8XZEamp。mZamp。6mS%OD5A72HYbASlq10t1kHoNLG(*!dC)Kep7rpFu3JP%rkR6s9g!SnYN5pg9Chas9Oo1ajnaIjtHwrnXrTmaG7MHhULIMJi3!QDZDYBS0DmOX2PL9GIdNmUo1fsrju26bpSlllAJamp。%F0(71F8y4DYUyES)INFCokyi*Q6!PPDy%DVhamp。Nq0elZzW7ENQisMepsV9KIsbsq4%iU$JVhM1r0%+VTf01ZrQtg)Un3BVUXhTpTEtGCps7oKcpSczvxhDQ6TIV+J*ebu*4oUiY8*cxD3%3LzLK*ctbrtv6OAA3l*NkD94npVLM0e!chWp16%yXOO!4n%Ee3W(U8+cVdaBQ%oo1TF4$oVKVVN%7xb*W!b%$H8)R9PDfNBIGP$dr6FVx(MmtjX$bUlqO$wdm(h)JW
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