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Unsupervised learning is a type of Machine learning that is not bet-labeled results. यह व्यापक रूप से विपणन रणनीतियों में सुधार, अनुभवों को व्यक्तिगत बनाने और ग्राहक सगाई को बढ़ाने के लिए अंतर्दृष्टि को उजागर करने के लिए ग्राहक व्यवहार का विश्लेषण करने में प्रयोग किया जाता है।
ग्राहक विभाजन
Unsupervised learning एल्गोरिदम, जैसे कि क्लस्टरिंग, समूह ग्राहक समान विशेषताओं के आधार पर। यह विभाजन व्यवसायों को विशिष्ट ग्राहक समूहों, बढ़ती प्रासंगिकता और प्रभावशीलता के लिए विपणन अभियानों और उत्पाद सिफारिशों में मदद करता है।
मार्केट बास्केट विश्लेषण
लेनदेन डेटा का विश्लेषण करके, असुरक्षित सीखने वाले उत्पादों की पहचान कर सकते हैं जो अक्सर एक साथ खरीदे जाते हैं। यह अंतर्दृष्टि खुदरा विक्रेताओं को उत्पाद प्लेसमेंट, क्रॉस-सेल और अप-सेल रणनीतियों को अनुकूलित करने की अनुमति देती है।
ग्राहक यात्रा मानचित्रण
Unsupervised तकनीकों का विश्लेषण ब्राउज़िंग और क्रय पैटर्न विशिष्ट ग्राहक यात्राओं का नक्शा करने के लिए। इन पथों को समझना व्यवसायों को व्यक्तिगत सगाई के लिए दर्द बिंदुओं और अवसरों की पहचान करने में सक्षम बनाता है।
Anomaly जांच
असामान्य ग्राहक व्यवहार का पता लगाने, जैसे संभावित धोखाधड़ी या churn, अनामाली पहचान एल्गोरिदम के माध्यम से संभव है। प्रारंभिक पहचान ग्राहकों को बनाए रखने या नुकसान को रोकने के लिए लक्षित हस्तक्षेपों की अनुमति देती है।