機械学習を活用してカー ショッピングの見通しとタイミングを予測する方法

時間の経過とともに収集されたデータから作成されたモデルを適用すると、車の市場に誰が受動的および能動的にいるのかがわかります。 カスタム モデルは、販売データと現在または過去の顧客とのやり取りから作成できます。

エイミー:

したがって、私たちの機械学習プラットフォームで人々を助けるためにできることは 2 つあります。 1 つ目は、ユーザーが事前にどこで買い物をしているか、最終的に何を購入しているかを把握するために、過去のデータと位置データ、つまりモバイルの位置データを確認することです。

それで、モデルを作成します。 そして、このモデルを適用すると、これらの人々の共通点は何でしょう? そして、このモデルを 2 億 5000 万世帯のデータセット全体に適用すると、今後 3 ～ 6 か月以内に自動車を購入する可能性が最も高いのはどのような人でしょうか?

そして、それはすぐにそれらに到達することに戻ります. そして、彼らがそれについて知る前にあなたがそれについて知っていれば、それはモデル予測になるでしょう? それができれば、あなたの市場エリアでそれらの人々を見つけて連絡を取るのは非常に簡単です. 非常に簡単。

他にできることは、販売データを取得して特定の顧客を分析することで、個々のブランドまたはディーラー向けのカスタム モデルを作成できることです。 そして、彼らのためにカスタムモデルを再び作成して、彼らから購入する可能性が最も高い、彼らの市場エリアの類似者をターゲットにできるようにします.

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