未指示の学習は、ラベル付けされた結果なしでデータ内のパターンを識別する一連の機械学習です。 マーケティング戦略を改善し、経験をパーソナライズし、顧客エンゲージメントを高めることができる洞察を明らかにするために、顧客行動を分析する上で広く使用されています。

顧客セグメンテーション

説明されていない学習アルゴリズム、クラスタリング、グループのお客様など同様の特性に基づいて、。このセグメンテーションは、企業が特定の顧客グループに対するマーケティングキャンペーンや製品推奨事項をテーラーに、関連するおよび有効性を増加させるのに役立ちます。

市場バスケット分析

トランザクションデータを分析することで、未指示の学習は、頻繁に購入された製品を識別することができます。 この洞察により、小売業者は、製品配置、クロスセル、およびアップセル戦略を最適化することができます。

顧客旅行マッピング

監視されていない技術は、閲覧と購入パターンを分析して、典型的な顧客の旅をマップします。これらのパスを理解することで、企業がパーソナライズされたエンゲージメントのための痛みのポイントと機会を特定することができます。

異常検知

異常な顧客の行動を検知する、潜在的な詐欺や攻撃などの異常な顧客の行動を、異常な検出アルゴリズムで確認できます。早期の識別は、ターゲットを絞った介入を顧客を保持したり、損失を防ぐことができます。