Сочинение на тему Обзор машинного обучения

MI использует такие методы, как маркетинговый набор, доля кошелька (объем бизнеса, который компания получает от конкретных клиентов), пакетирование (предложение двух или более дополнительных товаров в качестве комплексной сделки) и т. д., чтобы идентифицировать потенциальных клиентов и стимулировать стоимость покупки. Эти методы позволяют компаниям предлагать рекомендации по совершению покупок для онлайн-покупателей, персонализировать рекламные акции для постоянных клиентов, а также предоставлять предложения сезонного спроса и перекрестные продажи для целевой аудитории. Компании используют акции, предложения и сделки для достижения справедливого компромисса между объемами продаж и процентом прибыли.

Оптимальное управление запасами является одним из ключевых факторов эффективного управления доходами. Основываясь на прошлых транзакциях клиентов, ML может определить продукты по требованию и процессы цепочки поставок. Когда вся цепочка поставок точно отслеживается от заказа до доставки, ML может предложить оптимальную политику закупок для хранения высокоэффективных, прибыльных продуктов и избежать накопления малоценных продуктов. ML также предлагает различные продукты (ассортимент товаров, который подходит покупателям), оповещения о состоянии пополнения запасов (чтобы избежать отсутствия на складе) и помощь в решении проблем отмены.

Для успешного запуска продукта важно, чтобы предприятия понимали сегменты рынка и целевую аудиторию. ML предлагает 360-градусный анализ размеров рынка, объема продукта в сегменте, доступности клиентов, однородности с точки зрения их предпочтений и характеристик, количественных результатов для запуска продуктов в сегменте в последнее время. Это глубокое исследование добавляет ценность решениям, а также анализу конкурентов, проприетарного анализа, каналов продвижения и нишевой аудитории.