So nutzen Sie maschinelles Lernen, um die Aussichten und den Zeitpunkt des Autokaufs vorherzusagen

Anhand von Modellen, die aus im Laufe der Zeit gesammelten Daten erstellt wurden, können wir sehen, wer passiv und aktiv auf dem Markt für ein Auto ist. Benutzerdefinierte Modelle können aus Verkaufsdaten und aktuellen oder vergangenen Kundeninteraktionen erstellt werden.

Amy:

Es gibt also zwei Dinge, die wir mit unserer Plattform für maschinelles Lernen tun können, um Menschen zu helfen. Erstens sehen wir uns diese historischen Daten und die Standortdaten, Ihre mobilen Standortdaten an, um zu sehen, wo die Leute im Voraus einkaufen und was sie letztendlich kaufen.

Und damit erstellen wir ein Modell. Und wir können sagen, OK, wissen Sie, wenn Sie dieses Modell anwenden, was haben all diese Leute gemeinsam? Und wenn wir dieses Modell auf unseren gesamten Datensatz von 250 Millionen Haushalten anwenden, welche Personen können wir isolieren, die in den nächsten 3 bis 6 Monaten am wahrscheinlichsten ein Auto kaufen werden?

Und das geht direkt darauf zurück, sie früh zu erreichen. Und wenn Sie davon wissen, bevor sie es wissen, wird es eine Modellvorhersage sein, richtig? Und sobald wir das getan haben, ist es sehr einfach, diese Leute in Ihrem Marktgebiet zu finden und sie zu erreichen. Sehr leicht.

Die andere Sache, die wir tun können, ist, dass wir ein benutzerdefiniertes Modell für eine einzelne Marke oder einen Händler erstellen können, indem wir ihre Verkaufsdaten nehmen und Analysen zu ihren spezifischen Kunden durchführen. Und dann wieder ein benutzerdefiniertes Modell für sie zu erstellen, damit sie Lookalikes in ihrem Marktgebiet ansprechen können, die am ehesten bei ihnen kaufen werden.

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