Прямой ответ: ИИ улучшает RFM главным образом за счет замены сетки квинтилей вероятностной моделью, которая оценивает каждого клиента индивидуально. Классический RFM: дни с момента последней покупки, общее количество покупок и общие расходы, разделенные на квинтили с учетом привязок...
Прямой ответ: ИИ улучшает RFM главным образом за счет замены сетки квинтилей вероятностной моделью, которая оценивает каждого клиента индивидуально.
Классический RFM: количество дней с момента последней покупки, общее количество покупок и общие расходы, разделенные на квинтили с учетом привязок. Он прогнозирует ожидаемые покупки для каждого клиента. Цель: реальные покупки в холуте.
Ключевые выводы
Где модель занимает свое место Одна и та же ячейка, разные покупатели На диаграмме показаны прогнозируемые модели невыполненные покупки для клиентов в двух верхних…
Бездействие как вероятность: BG/NBD дает каждому клиенту вероятность оставаться активным.
Ожидаемые покупки в реальных единицах Модель предсказала 1770 отсроченных покупок против 1882 фактических, что примерно на 6% ниже.
Проверьте предположение модели расходов.
Прочитайте статью полностью: https://www.aipersonalization.cloud/rfm-2-0/