دسترسی سریع به مطالب مقاله پیش بینی رفتار مشتری توسط هوش مصنوعی :
رفتار مشتری
رفتار مشتری و خرید مفهوم جدیدی نیست. پیش از ظهور اینترنت، برای پیش بینی آن، بازاریابان رفتار یک مشتری را مطالعه می کردند تا مشخص کنند که آن ها به خرید چه محصولاتی علاقه مند خواهند بود. این کار از طریق نظرسنجی های مشتری انجام می شد که پرهزینه و وقت گیر بود.
اما امروزه با قدرت تجزیه و تحلیل داده ها، برخی از کسب و کار ها در حال حاضر قادر به پیش بینی رفتار مصرف کننده با تجزیه و تحلیل خریدهای گذشته، سابقه جستجو، و یا حتی پروفایل های رسانه های اجتماعی هستند. به عنوان مثال، اگر فردی به جستجوی اقلام مربوط به حیوانات مانند ماهی یا پرندگان بپردازد ، ممکن است منجر به خرید لوازم حیوان خانگی شود.
میزان داده هایی که قابل تجزیه و تحلیل هستند بی حد و حصر است و کسب و کارها از این فرصت برای شناسایی رفتار و روندهای مشتری برای ایجاد یک استراتژی بازاریابی موثرتر استفاده می کنند. که در مقاله پیش بینی رفتار مشتری توسط هوش مصنوعی به آن خواهیم پرداخت.
پیش بینی رفتار مشتری توسط هوش مصنوعی
1-سخن نخست
ترجیح دادن یک ویژگی عمومی بین تمامی انتخابات روزمره زندگی است. بنابراین این ویژگی یک عنصر حیاطی در بسیاری از ابزار های پیش بینی رفتار مشتری توسط هوش مصنوعی است. ترجیح دادن را زمانی در تصمیم گیری استفاده می کنیم که معمولا باید چندین عامل از بین مجموعه ای از تصمیمات ممکن ، یکی را انتخاب کنیم ؛ هر عاملی ترجیحاتی نسبت به تصمیمات احتمالی را بیان می‌کند ، و یک سیستم متمرکز ترجیحات را جمع می‌کند برای این که تصمیم برنده را تعیین کند. در نتیجه ، پیش بینی رفتار مشتری توسط هوش مصنوعی ، حوزه ای از هوش مصنوعی است که علاقه مندانش رو به افزایش است.
2-طبقه بندی درختی
در اینجا ما از تمرکزمان را بر این حوزه‌ها تغییر می‌کنیم و به روش‌هایی گسترش می‌دهیم که همچنین می‌توانند برای بهبود روند نتیجه کار کنند. سهم بازار و شانس نگرانی هایی نزدیک به هم هستند. بهبود شانس یک نتیجه چیز متفاوتی است. اهداف انجام این کار شامل کاهش عدم اطمینان و اتلاف است. همچنین، همانطور که خواهیم دید، این تحقیقات می تواند بینش هایی را ارائه دهد که منجر به تجزیه و تحلیل های بیشتر شود و در نهایت باعث ایجاد تغییرات شود.
طبقه بندی درختی، اولین مجموعه روش‌هایی است که می توان با آن احتمال وقوع یک نتیجه را افزایش داد. در روش طبقه بندی درختی، دیدن چگونگی پیشرفت تجزیه و تحلیل در درک نتایج مهم است.
با ما همراه باشید تا روش کار را با هم بررسی کنیم.
-شکافتن و جداسازی مجدد
CHAID یکی از روش‌های مرتبط پیش بینی رفتار مشتری توسط هوش مصنوعی، داده‌ها را به گروه‌هایی تقسیم می کند و به دنبال یافتن گروهی (یا گروه‌هایی) با ویژگی‌های دلخواه بیشتری است. سپس هر یک از این گروه ها را دوباره تقسیم می کند. تا زمانی که به نقطه توقفی که شما مشخص کرده اید برسد، به تقسیم شدن ادامه می دهد.
می توانیم آن را به‌عنوان چیزی شبیه غربال کننده در نظر بگیریم که به صورت مرحله ای کار می کند و هر مرحله گروه انتخاب‌شده را دقیق‌تر اصلاح می‌کند. به عنوان مثال، در جستجوی خریداران یک محصول، ممکن است از متغیری مانند تعداد فرزندان در خانه استفاده کنیم تا گروه‌هایی را که بیشتر می خرند و کمتر می خرند، را بیابیم.
با نگاهی به تعداد احتمالی کودکان در خانه، از صفر تا 14، ممکن است بزرگترین تفاوت را بین آنهایی که پنج فرزند یا بیشتر در خانه دارند و آنهایی که کمتر از پنج فرزند دارند، پیدا کنیم. درختان طبقه‌بندی بهترین راه‌ها را برای یافتن تفاوت‌هایی از این دست نشان می‌دهند. هنگامی که این روش‌ها داده‌ها را تقسیم می‌کنند، سپس به زیرگروه‌های کوچک‌تر تشکیل‌شده برمی‌گردند و آنها را دوباره – و در صورت امکان، دوباره تقسیم می‌کنند. هر تقسیم، گروه های کوچک تری تولید می کند.
برخی از آن گروه ها مقدار زیادی از ویژگی های مورد نظر را خواهند داشت. فرض کنید به خانواده هایی با پنج فرزند یا بیشتر برمی گردیم. سپس ممکن است دریابیم که کسانی که در حومه شهرها در این گروه زندگی می کنند، همچنان خریدار هستند. این ممکن است انتزاعی به نظر برسد، بنابراین بیایید نگاهی به نحوه عملکرد آن بیندازیم.
– مبارزه با کرانچی های مقوایی
مثال صرفاً به رفتار و جمعیت شناسی می پردازد. این با یک پایگاه داده شروع می شود که حاوی مشخصات خانواده و داده های مربوط به خرید غذاهای صبحانه است. مشتری، SoggyOs، نگران نفوذهای رقیب مخوف آنها، Kardboard Krunchies شده است. این دو برند، همراه با سورگوم سوئیتی، بر دسته محصولات حاوی سلولز غنی شده و بیش از حد شیرین شده صبحانه تسلط دارند.
کمپانی SoggyOs اطلاعاتی در مورد خریداران دسته خود از داده های اسکنر در یک زنجیره بزرگ مواد غذایی جمع آوری کرده بود. آنها اطلاعاتی را در مورد 14552 خانوار جمع آوری کردند که محصولاتی را در دسته خاص خود خریداری کردند. حدود 20 درصد کاردبورد کرانچی خریداری کردند. از آنجا که این داده‌های اسکنر بود و فروشگاه برنامه‌ای به اصطلاح وفاداری داشت، آنها آدرس هر خریدار را می‌دانستند.
سپس SoggyOs خرید را با اطلاعات جمعیتی خانوار خریدار ادغام کرد. روش درخت طبقه‌بندی (CHAID) تمام این ویژگی‌های جمعیتی را برای پیش بینی رفتار مشتری توسط هوش مصنوعی بررسی می‌کند، ابتدا به دنبال یکی می‌گردد که بتواند نمونه را به گروه‌های کوچک‌تری تقسیم کند که تا حد امکان از نظر احتمال خرید Kardboard Krunchies متفاوت است. نرم افزار CHAID مورد نظر می تواند نمونه را به 2 تا 15 گروه تقسیم کند.
با بررسی همه عوامل پیش بینی رفتار مشتری توسط هوش مصنوعی، CHAID دریافت که مهم ترین تفاوت بین افرادی است که در مناطق حومه شهر زندگی می کنند در مقابل افرادی که در شهرها یا مناطق روستایی در گروه دوم زندگی می‌کنند. حدود 22 درصد از کسانی که در حومه شهر هستند، محصول رقابتی را خریداری می کنند، در مقابل 17 درصد در دو منطقه دیگر روی هم رفته. یعنی گروه حومه شهر 1.3 برابر سایرین خریدار این ماده صبحانه هستند.
با توجه به اینکه 27.5 درصد از کل خانواده های حومه شهر با داشتن پنج فرزند یا بیشتر، این محصول خوب را می خرند. این منجر به بینشی شد که کاوش بیشتر را ایجاب می کرد. یعنی، SoggyOs پرسید: “آیا بسته ای با اندازه بزرگتر می تواند به جذب این گروه کمک کند؟” SoggyOs این یافته را دنبال کرد، با پیش بینی رفتار مشتری توسط هوش مصنوعی ایده را با استفاده از یک مدل انتخاب گسسته بررسی کرد و به یک محصول جدید بهینه رسید. آن ها با کمک پیش بینی رفتار مشتری توسط هوش مصنوعی توانستند محبوب ترین محصول خود را تولید کنند.
سخن پایانی
در این مقاله دیدیم که پیش بینی رفتار مشتری توسط هوش مصنوعی چقدر می تواند حائز اهمیت باشد پس شما نیز می توانید با کمک کارشناسان هوش تجاری ایلیتا محصولات خود را آنالیز کنید و با کمک پیش بینی رفتار مشتری توسط هوش مصنوعی محصول یا خدمات خود را به محبوبیت بیشتر بین مشتریان تان برسانید. با کارشناسان پیش بینی رفتار مشتری توسط هوش مصنوعی شرکت فناوران گستر ایلیتا به شماره تماس 09057409004 تماس حاصل فرمایید.
بیشتر بخوانید : فعالیت های هوش مصنوعی در ایران
بدون دیدگاه