Personalisation & ML · ML
ขยายมูลค่าตะกร้าสินค้าของการซื้อซ้ำด้วยแบบจำลองลำดับการซื้อ
+22%
การจับคู่สินค้าด้วยมือสะท้อนความเชื่อของผู้ดูแลสินค้า ไม่ใช่สิ่งที่ลูกค้าซื้อต่อจริง โครงการนี้เรียนรู้ลำดับการซื้อจากประวัติคำสั่งซื้อ และให้แบบจำลองเป็นผู้เลือกข้อเสนอถัดไป
กระบวนการ
สร้างลำดับคำสั่งซื้อขึ้นใหม่
จัดรูปรายการคำสั่งซื้อใน warehouse ให้เป็นลำดับรายลูกค้า โดยจัดการการคืนสินค้า การยกเลิก และรอบการซื้อซ้ำอย่างชัดเจน ไม่ปล่อยผ่าน
แยกการซื้อซ้ำออกจากการค้นพบสินค้าใหม่
แยก SKU ประเภทสิ้นเปลืองที่เกิดซ้ำตามรอบ ออกจากการข้ามหมวดหมู่ที่แท้จริง เพื่อไม่ให้แบบจำลองได้คะแนนจากการทำนายสิ่งที่เห็นได้ชัดอยู่แล้ว
ฝึกและตรวจสอบแบบจำลองตะกร้าถัดไป
ฝึกแบบจำลองลำดับด้วยข้อมูลช่วงก่อนหน้า ตรวจสอบด้วยช่วงหลังที่กันไว้ และเทียบกับกฎที่จับคู่ด้วยมือในปัจจุบันเป็นเกณฑ์ที่ต้องเอาชนะ
เริ่มปล่อยที่ช่องทางเดียวก่อน
ส่งผลการทำนายไปยังจุดสัมผัสเดียว เช่น อีเมลหลังการซื้อหรือหน้าบัญชีสมาชิก โดยกรองด้วยอัตรากำไรและสถานะสต๊อกก่อนแสดงผล
วัดมูลค่าตะกร้า ไม่ใช่คลิก
อ่านมูลค่าตะกร้าของการซื้อซ้ำ ความถี่การสั่งซื้อ และอัตรากำไรเทียบกับกลุ่ม holdout พร้อมหักการคืนสินค้าออกก่อนสรุปผล
สิ่งที่เราต้องการจากคุณ
- ประวัติธุรกรรมระดับรายการสินค้าย้อนหลังสิบสองเดือนขึ้นไป
- แคตตาล็อกสินค้าพร้อมหมวดหมู่และอัตรากำไร
- ช่องทางหนึ่งที่แสดงคำแนะนำแบบไดนามิกได้
สิ่งที่คุณจะได้รับ
- ชุดข้อมูลลำดับการซื้อรายลูกค้า
- แบบจำลองตะกร้าถัดไปที่ตรวจสอบแล้วพร้อมการเทียบเกณฑ์
- คำแนะนำที่ใช้งานจริงในหนึ่งช่องทาง พร้อมการอ่านผลเทียบ holdout
กรอบเวลา
หกถึงสิบสัปดาห์ ขึ้นกับคุณภาพข้อมูล