داخلی عمل

جدید تاجروں میں، مشتری توقعوں کی رفتار تیزی سے بدلی۔ Actop profile -- Actution and دوبارہ شروع نہیں کیا گیا—T-T-T-fers . [DAd مل‌جُز کرنے کے لئے.

درخت کیا ہیں ؟

ایک فیصلہ‌کُن مثال ایک ایسے نمونے کی ہے جس کے نقشے اور اُن کے ممکنہ نتائج کی طرح ہے : ہر اندرونی تابعین پچھلے مہینے میں ۵۰ ڈالر سے زیادہ کی جانچ کی نمائندگی کرتا ہے ۔

مثال کے طور پر ، ایک تاجر ایک ایسے درخت کو بنا سکتا ہے جس میں پہلے تو ایک فریقین کو توڑ کر یہ کام کرنے کے لئے استعمال کر سکتا ہے کہ وہ وفاداری پروگرام کے ارکان ہیں ، پھر اوسطاً لکڑی کے سائز سے ، پھر اوزار بنانے سے ۔

تاجروں کیلئے فیصلہ‌کُن درخت اہم فوائد

سکیل پر ذاتی طور پر مارکیٹنگ

فیصلے کے دن آپ کو مختلف قسم کی چیزوں پر مبنی مائیکرو‌گرام بنانے کی اجازت دے سکتے ہیں ۔آپ سب کو ایک ہی قسم کے حساب سے نقل ، چینل اور پیداوار کی سفارشات بھیج سکتے ہیں ۔ایک درخت سے پتہ چلتا ہے کہ نوجوان شہری گاہکوں کو اطلاعات کو دبانے کے لئے بہتر جواب دیتے ہیں جبکہ پریفیکچر کے خاندانوں کو ای میل کے بغیر تبدیلی کے شرحِ‌تعداد کو ترجیح دی جا سکتی ہے ۔

تجربہ‌کار تجربے

ایک فیصلہ کنبہ کو نقصان پہنچا سکتا ہے اور پھر خریداری کے لیے ٹکٹوں کی فہرست بنا سکتا ہے.

ایک ماہرِنفسیات ایلن‌وِن‌وِدِکُن

تمام گاہک برابر قیمتی نہیں ہوتے۔ فیصلہ کن درخت سے جڑے ہوئے آپ اعلیٰ درجے کے مارکیٹنگ وسائل (مثلاً آزاد تجارتی وسائل) کو اعلیٰ درجے کے درجے کے گروہوں پر مرکوز کر سکتے ہیں۔

حقیقی وقت کی عدم استحکام

روایتی آر ایف ایم (ریکیشن، فریمین، مونکٹ) settlection and real serential million. فیصل درختوں سے جب ایک متحرک ڈیٹا پلیٹ فارم کے ساتھ مل کر واقعات پیش کیے جا سکتے ہیں تو ایک مشتری کو دوبارہ تازہ کر سکتا ہے جس نے اچانک بچے کی مصنوعات کو خریدنے کی تیاری کی ہے، فوری طور پر " نئے والدین" کو خریدنے، متعلقہ طور پر فروغ دینا، یہ رفتار وقت کی طرف سے وقت کی پیشگی فروخت یا فروخت کی طرح پیشگی ترقی کے لیے کافی مشکل ہے۔

ایک دوسرے پر بھروسا کرنے کے لئے درختوں کی طرف قدم بڑھائیں

1۔ جمع اور مرکزی ڈیٹا۔

جمع کرنا متعدد چھو ٹسوں سے اعداد و شمار : تاریخ، وفاداری، ویب سائٹ کلکتہ، موبائل ایپ انٹرٹینمنٹ، مشتری کی حمایت کرتا ہے چیٹ لاگس اور جمہوریت کے ذرائع۔ جدید تاجر اس ڈیٹا کو سری سی ایم ایس یا ڈیٹا ذخیرہ میں محفوظ کر سکتے ہیں۔ [FLTT] آپ کو اس کے مرکزی ڈیٹا کو جمع کرنے کے لئے درکار ہے

۲ ۔

راوی اعداد و شمار کو براہ راست ایک فیصلہ شدہ درخت میں شامل کر نے کے لیے براہ راست استعمال کرتا ہے۔ صفائی گم شدہ اقدار، انسائو کو تبدیل کرنا (جیسے کہ "device spect") اور عام طور پر انتہائی استعمال کرنا ضروری ہے جہاں کی ضرورت ہوتی ہے.

3۔ فیصل کھجور کی ماڈل بنائیں

لائبریری کا استعمال کریں جیسے کے فیصل درخت کلاسفیئیر [[1] یا ایک پلگن ایم ایل پلیٹ فارم منتخب کریں.

4۔ درخت کو دوبارہ اور خشک کرنا۔

کو استعمال کرتے ہوئے درخت کو پِر کریں یا . اوپری حصے کا ٹکڑا : یہ سب سے اہم خصوصیات ہیں آپ کے گاہکوں کو درست، وقت پر اعتماد کرنے، یا ایف اے ایف-سکوئر پر استعمال کرنے کے لیے ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے. اگر درخت بہت گہرا یا درست تربیت ہے مگر ٹیسٹ پر نہیں تو پھر پرای سطح کے ذریعے استعمال میں اضافہ کریں۔

۵ : دیسی اور اطلاق انسائٹ آن لائن

فیصلے کے اصولوں کو ختم کریں (جیسے کہ "اگر وفاداری = رائج ہے اور خرچ کریں تو $200 = settlement"). ان اصولوں کو آپ CRM, Empt Markety پلیٹ فارم میں یا سفارشی انجن میں شامل کریں.

فیصل درخت پرافیلنگ کی حقیقی-world اطلاقیہ

فیشن تاجر نے ایک فیصلہ کن درخت کو ترجیح دی کہ وہ اپنے گاہکوں کو ترجیح دے گا. پھر واپس لوٹنے پر درخت کو پھاڑ دیا گیا، پھر واپس لوٹنے کے بعد، (dexic vs. فعال).

عام مشکلات پر غالب آنا

پرنٹ

اگر آپ کسی بھی طرح کی بات‌چیت کو کم کرنے کے لئے کسی قسم کی چیزیں استعمال کرتے ہیں تو آپ کو اِس کی بابت کچھ نہیں سوچنا چاہئے ۔

ڈیٹا بیس

اگر آپ کی تربیت کردہ ڈیٹا کو بطورِ نمائندگی کچھ مشتری کی اقسام (مثلاً بھاری خریدار) کی طرف سے دیا جائے گا تو درخت کو دوبارہ سے تبدیل کیا جائے گا ۔آپ کے ڈیٹا بیس کو مکمل مشتری کی بنیاد پر ظاہر کرتا ہے جب تربیت / وقت کے درمیان فرق پیدا ہوتا ہے. براہ راست طور پر استعمال کرنے کے کردار کی خصوصیات اور ڈیٹا درستی کو یقینی بنانے میں آپ کی مدد کر سکتے ہیں

غیر جانبدار وس. ایکوراسی تجارتی -

ایک گہری جھاڑی جس کے پتوں کے ساتھ سینکڑوں ہیں وہ صحیح لیکن مشکل ہیں ۔

سیدھی‌پوری‌پوری جھاڑیوں میں فیصلہ کرنے کا فیصلہ کریں

ایک کھلا سری سی ایم ایس اور ڈیٹا پلیٹ فارم ہے جو انفلیشن مواد کو منظم کرنے پر زیادہ سرمایہ کاری کرتا ہے۔

  • ] عطاتا انگیشن:] متعدد چینلوں سے Reportus کے Apin کے ذریعے مشتری کے اعداد و شمار (مثلاً، شپ، گوگل اناطولیہ، CRMs) کو ایک متحدہ محاذ میں استعمال کرتے ہیں۔
  • عطاتا رتیس: [LET:1] لیورٹیج براہ راست کارگوکلمنٹ اور دستوری اسکرپٹس کو صاف کرنے کے لیے پلیٹ فارم میں براہ راست استعمال کیا جاتا ہے۔
  • Edmundel pople Storage:] اسٹور پیشینگوئیوں (centomerser account, suching schward, آئندہ بہترین پیشکش) میں واپس آنے والی ان کو اسی ایپ کے ذریعے واپس لانے اور مارکیٹنگ آلات کے سامنے قابل بناتا ہے۔
  • Real-Time Updates: براہ راست ویبوکس اور تقریب-کام کی حمایت کرتا ہے. جب کوئی نیا حکم مرتب کیا جائے تو اس مشتری کے پروڈیوس کیے بغیر کسی موصل کے کسی بھی عمل میں آنے یا اس کے اوپر سے نکلنے والا ویب سائٹ دوبارہ ٹکرا سکتا ہے۔

براہ راست دائرۃ المعارف کی ڈیٹا انتظامیہ کی صلاحیتوں کو ایک فیصلہ شدہ درخت کے ماڈل سے ملانے سے، تاجر ایک فعال پرفارمنگ سسٹم بنا سکتے ہیں جو طاقتور اور عملی ہے—ایدھی سائنسی ٹیم کے لیے درکار نہیں. سری آرکیٹیکچرز یہ یقین دلالت کرتی ہیں کہ انفنٹری کو کسی بھی چینل (web, متحرک، in-storestructions) میں خدمات انجام دی جا سکتی ہیں۔

کُنَّا

Dynamic Admil Profiling اب ایک آرام دہ چیز نہیں ہے بلکہ یہ ایک مقابلہ طلب ہے. فیصل درخت اپنے اصلی طرز پر گاہکوں کو اُس وقت کے لیے ایک نہایت موزوں، قابل قبول اور مؤثر طریقہ پیش کرتے ہیں جب وہ برقی ڈیٹا پلیٹ فارم (Prespt) سے حاصل کرتے ہیں، جسے عام طور پر معلومات کے ذریعے حاصل کرنے کے لیے ڈیٹا کے پلیٹ فارم سے لے کر ہفتوں تک کے وقت کو کم کر سکتے ہیں۔ جب مشین سیکھنے کے آلات کو آپ کے اپنے مدار میں جگہ جگہ پر جگہ دی جاتی ہے،

مزید پڑھنے کے لیے تحقیق [FLT-WOFCCCL's Exciology اور [FLT] کے ڈیٹا ماڈلنگ گائیڈ آپ کے گاہکوں کی تصاویر کو کیسے شناخت کر سکتے ہیں۔