Data Science – Metodologie – Techniki – Technologie
Potrzeby i cele biznesowe
Jak pogrupować klientów, aby skierować do nich odpowiednią ofertę? Według jakich kryteriów i metod wyodrębnić docelową grupę?
Metodologia i podejście do implementacji
Modele rekomendacyjne są jednymi z najpopularniejszych aplikacji stosowanych w analizie danych. Używane są do przewidywania przyznanej oceny lub preferencji jakie klient przejawia względem określonego przedmiotu, usługi lub zagadnienia. W zależności od typu rekomendacji używamy odpowiednich metod:
- Rekomendacje proste – uogólnione rekomendacje dla każdego użytkownika, w oparciu o popularność produktu, usługi. Podstawową ideą tego systemu jest to, że pozycje, które są bardziej popularne, zyskały lepsze oceny, będą miały większe szanse na to, że będą lubiane przez przeciętną grupę pozostałych użytkowników.
- Content-based – opierają się na zasadzie, że jeśli osoba lubi danych przedmiot, to prawdopodobne jest, że polubi również przedmiot podobny
- Collaborative filtering – te systemy próbują przewidzieć ocenę lub preferencje, które użytkownik przyznałby na podstawie preferencji innych użytkowników
Korzyści
Odpowiednio skierowane działania marketingowe i sprzedażowe mogą znacząco zwiększyć przychody firmy i poprawić kluczowe wskaźniki marketingowe takie jak CTR, konwersje. Ponadto, mogą mieć pozytywny wpływ na wielkości trudniejsze do zmierzenia, mające duże znaczenie, tj. utrzymanie i zadowolenie klienta (Customer Retention and Satisfaction).
Sprawdź nasze usługi w obszarze Data Science lub zapytaj o rozwiązanie dla Twojej firmy
Zobacz także:
O co chodzi w Data Science? Segmentacja klientów Customer Lifetime Value (CLV)
