如何利用機器學習來預測購車前景和時機

應用從隨時間收集的數據創建的模型，我們可以看到誰在被動和主動地購買汽車。 可以根據銷售數據和當前或過去的客戶交互創建自定義模型。

艾米：

所以我們可以用我們的機器學習平台做兩件事來幫助人們。 首先，我們確實會查看歷史數據和位置數據，即您的移動位置數據，以了解人們提前在哪裡購物，以及他們最終購買了什麼。

有了這個，我們創建了一個模型。 我們可以說，好吧，你知道，應用這個模型，所有這些人有什麼共同點？ 並將此模型應用於我們整個 2.5 億家庭數據集，我們可以找出哪些人最有可能在未來 3 到 6 個月內購買汽車？

這可以追溯到儘早聯繫他們。 如果你在他們知道之前就知道了，這將是一個模型預測，對吧？ 一旦我們做到了這一點，就很容易在您的市場區域找到這些人並與他們聯繫。 好簡單。

我們可以做的另一件事是，我們可以通過獲取他們的銷售數據並對他們的特定客戶進行分析，為單個品牌或經銷商創建自定義模型。 然後再次為他們創建一個自定義模型，這樣他們就可以在他們的市場區域瞄準最有可能從他們那裡購買的相似者。

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瞄準有購買意向的購車者

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