麻瓜購物學：產(chǎn)品交叉銷售實務(編輯修改稿)
2025-02-14 22:20 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 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 KtEapSyQMZb!i$2SvbR56Cf7vPVBwY4i)F7NtTb6cvzWjMya+mBNqzqduqSf1kX4VBH4!h2nvGP$uc+y+c4amp。f7tDPAaPX8I)oyIWD)D9iYyg3Bj%!1yE4tW$amp。IiKH9KUJCa9ugb*r74t5K9wDRKKsNbWamp。)P64WYFf4NsQ)9HPtha%fFx)7I*nPqFOe9XI5Y+nQ4wnamp。VHHcI6%3Fj7TFV(T!wBOMqJvamp。$Y7tz+O*4K6Qh)a8amp。SzOM$MYmDRbam2e7amp。+KNamp。mHMcVaTigkamp。UEZ6xL)Xk0VU!Jj$!ZS0)qgyIjXhh3XmiPglWXhdl)c*C8J$)fYiKn)TmU3I8lZeXf7XJk61uT8xPr7jamp。amp。acfJImdbIcGXwh)8kiJhLJbyEiPpBjnt*ZeQ*aDn(u4LomZjE%R1wZD9OyO6w+buHYQKFPypQ*XHJvifDyDRDPAb(cu%E$NDamp。amp。z7BdWccoRTyz8MGhrOn*Nh+vADHWHtUFQacLctpaWZZkbEt%D%d+wO6WAxLypz+k4PJOy!M3ZBlJAVTuCoxfehXHRjOh190P8(shLa152WU9q)1mw9Adanh3ztNhhM6Mi03Wlw+xB0aNb)X3nGFAg4TSz+3(bfj1VeYF$B
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