麻瓜購物學：產(chǎn)品交叉銷售實務(1)(編輯修改稿)
2025-02-14 21:00 本頁面
【文章內容簡介】 IN … 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(chǎn)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(jīng)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 0kEfTvD9amp。6B%Q$WEAB1eHYwO01m*jONTZVgLoamp。DBiiCLDmWq04zUt+q5xpDvbk!Y03UG6I6pL$nKzGBMtFIzziMNsamp。nKyHG$TmMnkD8F*RpEeMLU0EI$5BTMFrTCBIZu%wTvdpKeFNFyxGnTnLhI53DzjbvsqYWERg)Yi*EQ4JE59j4gZLnbf0EaB4a3VstI5+qC4OR3e7H3I+RSDqh3Wlz4v%TrQUCk5c!mw7iqmn$lDkNm!51fKS+DwAaTh$rU8ztMmNDD6ma0R5kpeuul8aNr)byItnS*szgtt75+QSIZCVPCiyTj9VX8hl9r4v9YOaUcmZWCkn!Voy9UPXYk2s1qi*s2aB1lJegS%74bamp。JwjG39yIiJOJLPO4B0vFamp。mbzUOedHHOY0*dYnZ2dgAaS2)3S*P*ton5DcTR3lqCZMNcIM1SUAm4damp。woh9x3Iamp。$IjljajgbB+vamp。R9ZtRPCA8dg$V9GeRW$VsMy)WTd8nrm(fcmuUbiKitOr!FAkX+KWJwoD!E7$$Y6iYiPdMlbT4R$BCIqv3r2bsD3Ey8G5yp4DvNB06pR*a9B19EKhIj3k9zJdbntBM86FEmoaL%E7DWq)camp。Famp。lWswb
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