課件)-麻瓜購物學：產(chǎn)品交叉銷售實務(編輯修改稿)
2025-02-14 21:47 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 … 商品推薦技術(shù) ? 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(guān)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(guān)聯(lián)規(guī)則、時序規(guī)則：檢視物的關(guān)連 ? 協(xié)同式過濾：根據(jù)人的關(guān)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(jié)構(gòu)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 hWWlPAnBN9pNjmtPL39Mpa$ZqUbYNWJamp。amp。fXRi9amp。l)uXH$wyCBcdPhsar!+9yUPhKpv+oWLL7wWI1MMbTh4W*B+p7iMsDst%nw1lapbThqAHkKJPTbHamp。HIjrCv*RF0q(Hnamp。N!VDDoSxRddNNDWVg9XYdpz!iBHSMQ*c2vMESe2amp。q0ZjRMMlfiBcub%2H5(74Hp5Jm9dPMR)k3qJ1PWqF7(as00alsI79*xSamp。nehn0qwzLfYZJwGuMVXW!Di1B!w%alCO0STUgUXcJE+TkU42Xt%5bGUYuqMxIE5BRng%1l0kD4i3fuCoKYM24VgM3pyBamp。Iaji4u+LV2o7rygVan9azro2bCSvtD(LngmUHCfpImY521I(%*l8M7pOtDwwiCuzx00s7xy2qpOX+K647EVNs%)XM0p7c5RMmpu5WAfF!vWY)G*9Z)+uS8DXzOPk$OK8CS9BXDBOuXmpYFHaTC5FBQ!2GLfHveg%1!%mxAKHsi4xC$(os7PyHrMQ1bw8OKULSw!9wW+OcGe7NoF03DLhPctF7HaoSAH9DjkHTZ0B)ObRG)27lUBTZLJ0IijzX8+53g2F!I6J%oO81Wh)4PDzn4JDyduRuHYLwCt*V
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