Araba Alışverişi Beklentilerini ve Zamanlamasını Tahmin Etmek İçin Makine Öğreniminden Nasıl Yararlanılır?

Zaman içinde toplanan verilerden oluşturulan modelleri uygulayarak, pasif ve aktif olarak bir otomobil için pazarda kimlerin olduğunu görebiliriz. Satış verilerinden ve mevcut veya geçmiş müşteri etkileşimlerinden özel modeller oluşturulabilir.

Amy:

İnsanlara yardım etmek için makine öğrenimi platformumuzla yapabileceğimiz iki şey var. Birincisi, insanların önceden nerede alışveriş yaptıklarını ve sonunda ne satın aldıklarını görmek için bu geçmiş verilere ve konum verilerine, mobil konum verilerinize bakarız.

Ve bununla bir model oluşturuyoruz. Ve diyebiliriz ki, tamam, bu modeli uygularken, tüm bu insanların ortak noktası nedir? Ve bu modeli 250 milyon ev veri setimizin tamamına uygulayarak, önümüzdeki 3 ila 6 ay içinde bir araba pazarında olma olasılığı en yüksek olan hangi kişileri izole edebiliriz?

Ve bu, onlara erken ulaşmaya geri dönüyor. Ve onlar öğrenmeden önce siz öğrenirseniz, bu bir model tahmini olur, değil mi? Ve bunu bir kez yaptığımızda, pazar alanınızdaki o insanları bulmak ve onlara ulaşmak çok kolay. Çok kolay.

Yapabileceğimiz diğer bir şey ise, satış verilerini alarak ve belirli müşterileri üzerinde analizler yaparak, bireysel bir marka veya bayi için özel bir model oluşturabiliriz. Ve sonra onlar için yeniden özel bir model oluşturarak, kendi pazar alanlarında onlardan satın alma olasılığı en yüksek olan benzerleri hedefleyebilirler.

En son haberler ve kaynaklarla güncel kalın:

Pazardaki Araba Alıcılarını Hedefleyin

260 milyondan fazla tüketici, 190 milyondan fazla VIN, 170 milyon e-posta adresi ve demografik bilgilerle otomotiv izleyicilerimiz, doğru tüketici bağlantıları için ihtiyaç duyduğunuz içgörüleri sağlar. Bugün bize ulaşın!