Как я могу использовать данные об взаимодействиях с клиентами для управления стратегией связи?

Question

У меня есть данные о моих клиентах (возраст, местоположение, пол) и количество взаимодействий с клиентом по каналу (#Calls, #SMS, #Letters) и данные о том, купили ли они продукт (да/нет).

Я хотел бы предсказать, какая комбинация взаимодействия (например, 3 вызовов, 2 буквы) является лучшим подходом при контакте с различными типами клиентов. Что будет подходящим методом статистического/ машинного обучения для этого для расчета?

Answer 1

Я бы сделал следующее:

Во -первых, кластер своих клиентов в несколько групп, основываясь на возрасте, местоположении, полу и т. Д. Во -вторых, для каждой группы используйте различную комбинацию взаимодействия в качестве функций для прогнозирования «да/нет», и выберите, какая комбинация взаимодействия работает лучше всего.

Answer 2

Вот как вы можете подойти к этой проблеме:

1. Сегментация клиента: Сегментируйте каждого клиента в качестве отдельной точки данных, и, если возможно, иметь другой проект для кластеризации клиентов в зависимости от различных факторов (пример: в зависимости от географических регионов, возраста и т. Д.). Это поможет упростить задачу и сузить его.
2. Теперь выберите лучшую комбинацию: Теперь после сегментации выберите лучшую (среднюю) комбинацию механизмов взаимодействия, необходимые для реализации для преобразования клиентов. Средство ответит вам на вопрос: What is the average number of interactions by different media taken by a customer before he/she is converted

Бонус: В дополнение к вычислению среднего, расчет срединной также помогает, так как он помогает в исправлении перекоса из -за чрезмерно компульсивных представителей клиентов, которые взаимодействуют немного чаще, чем некоторые, и сложные клиенты. Полезная ссылка