Unsupervised Learning은 사전 라벨이 없는 데이터의 패턴을 식별하는 기계 학습 유형입니다. 마케팅 전략을 개선하고, 경험을 개인화하고, 고객 참여를 향상시킬 수있는 통찰력을 발견하는 고객 행동 분석에 널리 사용됩니다.

고객 세그먼트

클러스터링, 그룹 고객과 같은 탁월한 학습 알고리즘을 통해 비슷한 특성에 기반을 둔. 이 세그먼트는 특정 고객 그룹에 기업 맞춤 마케팅 캠페인 및 제품 권고를 돕고, 탄력과 효율성을 증가시킵니다.

Market Basket 분석

거래 데이터를 분석함으로써, 자율 학습은 자주 구매한 제품을 식별할 수 있습니다. 이 통찰력은 소매업체가 제품 배치, 크로스셀 및 업셀 전략을 최적화할 수 있습니다.

고객 여행 Mapping

이 문서는 귀하가 제출한 모든 문서에 대한 정보를 수집하고, 해당 문서에 대한 정보를 수집하는 것입니다.

Anomaly 탐지

잠재적인 사기 또는 churn과 같은 특정한 고객 행동을 검출하는 것은, anomaly 탐지 산법을 통해서 가능합니다. 이른 ID는 고객을 유지하거나 손실을 방지하기 위하여 표적 개입을 허용합니다.