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文章摘要
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預測及計算邏輯
AI 受眾模組由系統根據 RFM 以及用戶行為資料進行模型訓練,預測未來 30 天最可能購買的顧客。
每日將依據模型預測的購買可能性結果,更新每個顧客身上的 AI 排名分數,並且將所有顧客分為五等份,同時為用戶分別貼上 AI 受眾/AIscore1 ~ AI受眾/AI_score5 的標籤,得以在顧客旅程中的節點直接進行分眾篩選。
五種標籤分別代表意義如下:
- AI 受眾/AIscore1:一星受眾,最低機率購買的一群人。
- AI 受眾/AIscore2:二星受眾
- AI 受眾/AIscore3:三星受眾
- AI 受眾/AIscore4:四星受眾
- AI 受眾/AIscore5:五星受眾 ,最高機率購買的一群人。
ℹ️ 運算時機說明
- 系統每月重新訓練模型,以優化預測模型參數
- 系統每日重新依據當月模型,預測顧客未來 7~14 天購買可能性並貼上 1-5 分標籤
篩選條件應用
系統提供三種方式讓企業找出指定範圍的 AI 受眾:
AI 等級:
依據「AI 五星等級」篩選指定範圍的顧客,篩選出 AI受眾/AI_score_1 ~ AI受眾/AI_score5 對應標籤下的顧客。- 一星受眾:代表所有會員中,最低機率購買的一群人。
- 五星受眾:代表所有會員中,最高機率購買的一群人。
排名前 n 顧客:
- 依據系統後台每日記錄的 AI 排名分數 ,篩選出排名前 n 位的顧客。
排名第 n 至 m 顧客:
- 依據系統後台每日記錄的 AI 排名分數 ,篩選出排名 n 至 m 位的顧客。
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