Ricetta di previsione per l'acquisto di prodotti

La ricetta Predizione di acquisto del prodotto consente di prevedere la probabilità di un determinato tipo di evento di acquisto del cliente, ad esempio un acquisto di prodotto.

Il seguente documento risponde a domande quali:

  • Per chi è costruita questa ricetta?
  • Cosa fa questa ricetta?

Per chi è costruita questa ricetta?

Il tuo marchio cerca di incrementare le vendite trimestrali per la tua linea di prodotti attraverso promozioni efficaci e mirate per i tuoi clienti. Tuttavia, non tutti i clienti sono uguali e vuoi che il tuo denaro valga. Chi è il bersaglio? Quale cliente è più propenso a rispondere senza trovare invadente la tua promozione? Come si personalizzano le promozioni per ogni cliente? Su quali canali dovreste fare affidamento e quando dovreste inviare le promozioni?

Cosa fa questa ricetta?

La ricetta Predizione acquisto prodotto utilizza l'apprendimento automatico per prevedere il comportamento di acquisto del cliente. A tal fine, applica un classificatore di foresta casuale personalizzato e un modello dati esperienza a due livelli (XDM) per prevedere la probabilità di un evento di acquisto. Il modello utilizza i dati di input che includono le informazioni sul profilo del cliente e la cronologia degli acquisti passati e i parametri di configurazione predefiniti determinati dai nostri Data Scientist per migliorare la precisione predittiva.

Schema dati

Questa ricetta utilizza schemi XDM per modellare i dati. Lo schema utilizzato per questa ricetta è riportato di seguito:

Nome campo Tipo
userId Stringa
genderRatio Numero
ageY Numero
ageM Numero
optinEmail Booleano
optinMobile Booleano
optinAddress Booleano
created Intero
totalOrders Numero
totalItems Numero
orderDate1 Numero
spesaData1 Numero
totalPrice1 Numero
tax1 Numero
orderDate2 Numero
spesaData2 Numero
totalPrice2 Numero

Algoritmo

Innanzitutto, viene caricato il dataset di formazione nello schema ProductPredizione. Da qui, il modello viene addestrato utilizzando un classificatore casuale della foresta. Il classificatore della foresta casuale è un tipo di algoritmo di ensembled che fa riferimento a un algoritmo che combina più algoritmi per ottenere prestazioni predittive migliorate. L'idea alla base dell'algoritmo è che il classificatore casuale della foresta crea più alberi decisionali e li unisce per creare una previsione più accurata e stabile.

Questo processo inizia con la creazione di una serie di strutture decisionali che selezionano in modo casuale sottoinsiemi di dati di formazione. In seguito, i risultati di ogni albero decisionale vengono calcolati come media.

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