วิธี ใช้ ต้น ไม้ ใน การ ตัดสิน ใจ สําหรับ ลูก ค้า ที่ มี ความ สามารถ สูง

แนะนํา

ในร้านค้าสมัยใหม่ ความคาดหวังของลูกค้าเลื่อนออกไปอย่างรวดเร็ว โพรไฟล์คงที่ สร้างใหม่และไม่เคยปรับปรุง - ทิ้งเงินไว้บนโต๊ะ

ต้น ไม้ ที่ ต้อง ตัดสิน ใจ คือ อะไร?

ต้น ไม้ ที่ ถูก นํา มา ใช้ ใน การ ตัดสิน ใจ เป็น ต้น แบบ ที่ ทํา ให้ เข้าใจ ได้ ว่า จะ มี การ ตัดสิน ใจ แบบ ไหน บ้าง แต่ ต้น ไม้ แต่ ละ ต้น มี ลักษณะ คล้าย กับ ต้น บัว (เช่น “ลูก ค้า ใช้ เงิน มาก กว่า 50 ดอลลาร์ ใน เดือน ที่ แล้ว ไหม?)

การ จัด เตรียม นี้ อาจ ทํา ให้ มี ความ ก้าว หน้า อย่าง รวด เร็ว เมื่อ มี การ ทํา การ ค้า หรือ การ ติด ต่อ ทาง ธุรกิจ ใหม่ ๆ ขึ้น มา

ข้อ ดี ของ ต้น ไม้ ที่ จะ ตัดสิน ใจ

ตลาดส่วนตัวที่มาตรา

ต้นไม้ที่ตัดสินใจให้คุณสามารถสร้างการจําแนกประเภทย่อยได้ตามลักษณะหลาย ๆ อย่างพร้อมกัน แทนที่จะส่งส่วนลดให้กับทุกคน คุณสามารถตัดต่อรายการ, ช่องเสียง, และผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ได้ ต้นไม้อาจเปิดเผยว่าลูกค้าในเมืองสามารถตอบสนองได้โดยเพิ่มการแจ้งข้อมูลได้สูงสุด ในขณะที่ครอบครัวชานเมืองต้องการอีเมล ระดับความจุสูงของสัดส่วนนี้เพิ่มอัตราการแปลง โดยไม่ต้องกําหนดให้มนุษย์กําหนดสัดส่วนเองในทุกส่วน

ประสบการณ์ ของ ผู้ ซื้อ ที่ ดี ขึ้น

การ ซื้อ ไม่ ใช่ แค่ การ ขาย แต่ เป็น เรื่อง เกี่ยว กับ ความ จําเป็น ที่ ต้อง ตัดสิน ใจ ต้น ไม้ สามารถ ทํานาย ได้ ว่า จะ เกิด ความ เสี่ยง โดย วิเคราะห์ ความ ถี่ ใน การ ใช้ บัตร เครดิต, ปริมาณ เงิน เดือน, และ ความ สามารถ ใน การ ซื้อ.

การจัดตําแหน่งทรัพยากรแบบจุลภาค

ไม่ใช่ลูกค้าทุกคนจะมีค่าเท่ากัน แต่ด้วยการแยกส่วนกับต้นไม้ตัดสินใจ คุณสามารถเน้นทรัพยากรการตลาดที่แพง (เช่น การขนส่งฟรี ร้านค้าส่วนตัว) กับกลุ่มที่มีคุณภาพสูง สัดส่วนต่ํา สามารถให้บริการได้โดยเพิ่มข้อมูล การรณรงค์แบบอัตโนมัติ เป้าหมายนี้จะช่วยลดการเสียของเสีย และปรับปรุงการกลับมาใช้โฆษณา

ความสามารถปรับตามเวลาจริง

RFM ดั้งเดิม (Recycy, Frequency, Monitary) ประกอบด้วยกลุ่มย่อย (Monitiment) ต่อเนื่องและคํานวณรายเดือน เมื่อผนวกเข้ากับแพลตฟอร์มข้อมูลที่ไหลมาอย่างแพร่หลาย สามารถปรับปรุงโปรไฟล์ได้โดยมีการจัดการเป็นลําดับการจําหน่ายแบบเร็ว โดยทันทีซื้อผลิตภัณฑ์ลูกมาเป็นส่วนของ “พ่อใหม่" ซึ่งจะกระตุ้นให้มีการส่งเสริมการส่งเสริมที่มีความสําคัญต่อเวลา ทําให้มีความไวสูงเช่น ยอดขายแบบแฟลช หรือ แนวโน้มของฤดูกาล

ขั้น ตอน ต่าง ๆ เพื่อ ทํา ให้ ต้น ไม้ ที่ มี ใบ ปลิว เพียบ พร้อม สําหรับ ผู้ ซื้อ

1. สะสมและจัดวางข้อมูล

เก็บข้อมูลจากหลายจุดต่าง ๆ กัน: ซื้อประวัติ, ประวัติความภักดีต่อเว็บไซต์ คลิกสตรีม, ปฏิสัมพันธ์แบบพกพา, การใช้งานแบบพกพา, รองรับการแชท, และแหล่งรวมประชากร ผู้จัดรายการใหม่เก็บข้อมูลนี้ไว้ในระบบย่อยแบบ CMM หรือข้อมูลเชิงลบ (FLT: 0) ข้อมูลแบบ (FLT: 1) สามารถทําหน้าที่เป็นข้อมูลศูนย์กลาง: แบบจําลองของแพกเกจนี้อนุญาตให้คุณเก็บโพรไฟล์, จัดเก็บข้อมูล, จัดเก็บข้อมูล, และข้อมูลพฤติกรรมต่าง ๆ ได้โดยผ่านทาง RAFLII นั่นเอง ซึ่งทําให้การฝึกข้อมูลอย่างตรงไปตรงมาสําหรับรุ่นของคุณได้

2. โพรเซสและเครื่องยนต์ก่อน

ข้อมูลดิบไม่ค่อยตรงกับรายการต้นไม้ตัดสินใจได้อย่างถูกต้อง ค่าที่ขาดหาย, ค่าสีที่เข้ารหัสได้ (เช่น เปลี่ยนค่าเป็น “ชนิดที่ใช้งานได้' เป็นคอลัมน์ที่ใช้ได้หนึ่ง), และปรับคุณสมบัติตัวเลขตามต้องการ ค่าปกติคือ วิศวกรรมความจุ -- การสร้างตัวช่วยในการใช้งานแบบกึ่งร่วม เช่น “ใช้เวลา 30 วันที่ผ่านมา," เวลาระหว่างซื้อ,"," หรือ "ประเภทผลิตภัณฑ์" คุณสมบัติเหล่านี้มักปรับปรุงการทํางานของต้นไม้" ทิศทางนี้ จะช่วยให้คุณสามารถสร้างมุมมองแบบตั้งเอง หรือใช้อุปกรณ์การปรับเปลี่ยนข้อมูลต่าง ๆ นี้เพื่อดึงข้อมูลต่าง ๆ มาใช้ก่อนการประมวลผล ML ได้

3. สร้างโมเดลต้นไม้แห่งการตัดสินใจ

ใช้ไลบรารีเช่น [FLT: 0] สืบค้นข้อมูลต้นไม้ของ December (Februeves) หรือ [FLT: 1) เลือกตัวแปรเป้าหมายของคุณ -- สําหรับการวิเคราะห์ นี่อาจเป็น "รายการซื้อแบบ Next" หรือ “คํานวณใช้รายเดือนถัดไป" (returned access in การฝึกและทดสอบ จากนั้นแยกข้อมูลของคุณให้พอดีกับชุดของต้นไม้แบบ Hperasml, per graphation, refecter, expressions (Ginienter) over the controlectives, (Giniment) เริ่มด้วยความลึก 355.

4. แปล และ พิสูจน์ ว่า ต้น ไม้ นี้ ถูก ต้อง

วิชวลต้นไม้โดยใช้ไลบรารี เช่น [FLT: 0] หรือ[FLT: 1) ระบุแยกบน: นี่เป็นคุณสมบัติที่สําคัญที่สุดในการแยกลูกค้าของคุณ การตรวจสอบประสิทธิภาพของรุ่นนี้โดยใช้ความแม่นยํา การเรียกแบบแม่นยํา หรือ F1 คะแนนในการทดสอบ หากต้นไม้นั้นลึกหรือแม่นยําเกินไปในการทดสอบ แต่ไม่ได้ถูกนําไปใช้ในการทดสอบ ให้ตัดหรือใช้เครื่องหมายข้าม

5. ให้ และ นํา ความ เข้าใจ ไป ใช้

ส่งออกกฏการตัดสินใจ (เช่น "ถ้าความจงรักภักดี =จริงและจ่าย > สัดส่วน 200 บาท = เบี้ย ประกัน). ถอดรหัสกฏเหล่านี้เป็น CRM, ส่งอีเมล, หรือกลไกแนะนําของคุณ สําหรับการวิเคราะห์แบบเร็ว ตารางเวลาจะปรับ (หรือสัปดาห์) ใช้ข้อมูลใหม่จาก directus เนื่องจาก โดยตรงเก็บข้อมูลต่าง ๆ ของลูกค้าของคุณด้วยเวลา และการปรับปรุงข้อมูล คุณจะสามารถปรับปรุงข้อมูลได้โดยง่าย

โปรแกรมเรียลเวิลด์ของต้นไม้ตัดสิน

โปรแกรมจัดการแฟชั่นที่ใช้ต้นไม้เพื่อจัดหมวดหมู่ลูกค้าตามรูปแบบ ตัวอย่าง: การแยกต้นไม้จากต้นแรกในอัตราผลตอบแทน จากนั้นในการเรียกดูหมวดหมู่ (horts vs. example) โพรไฟล์ผลที่ได้อนุญาตให้ผู้จัดรายการสามารถส่งสมุดดูได้ โดยเพิ่มอัตราการคลิกผ่านปุ่ม 35% และลดค่าต่าง ๆ ได้ ตัวอย่าง: การจัดจําหน่ายตะกร้าของชํากต์ที่คาดการณ์ไว้ใช้ซื้ออดีตและข้อมูลสภาพอากาศได้ ซึ่งส่งสูตรส่วนตัวและคูปองตามคําทํานายว่าจะได้การเรียกคืนข้อมูล 20%

การ เอา ชนะ ข้อ ท้าทาย ธรรมดา ๆ

การทําเกินขนาด

การคิดของต้นไม้สามารถจําเสียงได้ โดยเฉพาะกับคุณลักษณะต่างๆ หรือต้นไม้ลึก การย้ายที่ลึกที่สุด (เช่น 10 ระดับ) ต้องการจํานวนตัวอย่างน้อยที่สุดต่อใบ (เช่น 50) หรือใช้อัลกอริทึมการแปรรูปแบบอย่างการสุ่ม เช่น ป่าหรือการเพิ่มความโปร่งแสงเช่นกัน การเพิ่มความโปร่งแสงเกินความจุ ในขณะที่สามารถตัดสินใจได้สําเร็จในระดับการรวม

ไบต์ข้อมูล

หากข้อมูลการฝึกสอนของคุณเกินค่าไปนั้น จะแสดงประเภทลูกค้าบางประเภท (เช่น ผู้ซื้อที่หนัก) ต้นไม้นั้นจะลําเอียง ดูให้มั่นใจว่าชุดข้อมูลของคุณ สะท้อนถึงฐานลูกค้าที่สมบูรณ์ ใช้ตัวอย่างเมื่อสร้างการอบรม/ โพรเซสต่างๆ ขึ้นมา คุณสมบัติของ dictionus ตามแบบอย่างของ Day-fault และข้อมูล ที่ใช้ได้นั้น จะช่วยให้คุณสามารถรักษาคุณภาพของข้อมูลได้ และหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่าง

ตีความ vs. ความละเอียดแลกเปลี่ยน

ต้นหญ้าลึกที่มีใบหลายร้อยใบนั้นแม่นยํา แต่ยากที่จะอธิบายให้ทีมการตลาดเข้าใจได้ ลองพิจารณาระดับความลึกของต้นไม้ที่จํากัดเหลือ 51-27 ระดับ สําหรับโพรไฟล์การทําธุรกิจ หรือใช้เครื่องมืออธิบายหลังการวางแผงอย่าง SHAP ในสถานการณ์ที่ต้องการทั้งความแม่นยําและความโปร่งใส ต้นไม้ตัดสินใจเพียงต้นเดียวมักทําให้เกิดสมดุลที่มีประสิทธิภาพที่สุด เมื่อเทียบกับโมเดล Black-box

ต้นไม้ ที่ มี การ ปรับ แต่ง ให้ เข้า กับ ต้น ไม้ ที่ มี ต้น ไม้ ที่ มี ต้น ไม้ ชี้ นํา

[FLT: 0] Discratus เป็นแท่นพิมพ์ข้อความแบบโอเพนซอร์สแบบโอเพนซอร์ส (Off-TS) และแพลตฟอร์มที่เหนือกว่าการจัดการเนื้อหาแบบสหกรณ์ สําหรับลูกค้าค้าปลีก กํากับ กํากับ กํากับ กํากับสามารถทําหน้าที่เป็นแหล่งเดียวของความจริงสําหรับข้อมูลลูกค้าทั้งหมด นี่คือวิธีที่เหมาะสมกับการทํางานต้นไม้ตัดสินใจ:

• [FLT: 0] Data Ingestive: ใช้ dictionus API ของการรับข้อมูลลูกค้าจากหลายช่อง (เช่น ffacefaced, สืบค้น Google Annigns, CRMMM) เป็นชุด Schema.
• [FLT: 0] การแปลงภาพ: เลเวอเรเรเรชันของ อัตโนมัติและสคริปต์ที่กําหนดเองเพื่อทําความสะอาด, รวมองค์ประกอบ และข้อมูลเครื่องมือควบคุมคุณสมบัติโดยตรงในชานชาลา.
• [FLT: 0]. คลังสินค้าส่งออก Model: จัดเก็บคําทํานาย (ส่วนย่อย, ปั่นคะแนน, ข้อเสนอต่อไป) ย้อนไปใน disclus ทําให้เข้าถึงโปรแกรมหน้าและเครื่องมือการตลาดผ่านเอพีไอเดียวกัน
• [FLT: 0]. สืบค้นเมื่อ: กํากับเว็บไซต์และกิจกรรมของเหตุการณ์ต่างๆ เมื่อมีลําดับใหม่ขึ้น เว็บฮุคสามารถสั่งให้ทําการรีมิชันหรือตรวจสอบโปรไฟล์ของลูกค้า ทําให้รายการตัดสินใจปัจจุบันไม่ล่าช้า

โดย รวม ความ สามารถ ใน การ จัด การ ข้อมูล ของ ได โอ ตัส เข้า กับ แบบ จําลอง การ ตัดสิน ของ ต้น ไม้ ผู้ ซื้อ สามารถ สร้าง ระบบ วิเคราะห์ ที่ มี พลัง และ ใช้ ได้ ผล ทั้ง นั้น — ไม่ มี ทีม วิทยาศาสตร์ ข้อมูล ใด ๆ.

รูปแบบการวน

การวิเคราะห์ลูกค้าแบบไม่ตายตัว ไม่ใช่สิ่งฟุ่มเฟือยอีกต่อไป มันเป็นความจําเป็นที่ต้องใช้ตลาดร่วม

สําหรับการอ่านเพิ่มเติม สืบค้น [FLT: 0] สืบค้นเมื่อ [FLT: 0] เอกสารเกี่ยวกับการตัดสินใจของต้นไม้ของนักเรียน และดู ข้อมูลของไดเรกชั่น คู่มือ [FLLT:3] เพื่อดูว่าโครงสร้างเนื้อหาสามารถสะท้อนโปรไฟล์ลูกค้าของคุณอย่างไร