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私域工具—客户行为/销量预测方案

你周日约了小李、老王聚餐,小李先来了,老王没来。你想打电话叫老王过来。小李说:“你别打电话啦,昨天老王和女朋友分手了,他的项目在上周一堆bug被领导批了,再加上他会计资格考试不及格,他肯定没心情来。”这种情况下,你觉得老王会来吗?一般情况下,我们都会觉得老王大概率不会来了。不过,你有想过我们是怎么得出这个结论的吗? 这个推理不是我们常规意义上按照预先的规则推出来的 ,但是又大概率是对的!这就是机器学习!

机器学习的厉害之处就在于,它能利用计算机的运算能力,从大量的数据中发现一个“函数”或“模型”,并通过它来模拟现实世界事物间的关系,从而实现预测、判断等目的。这个过程的关键是建立一个合适的模型,并能主动地根据这个模型进行“推理”,而这个建模的过程就是机器的“学习”过程。传统程序是程序员来定义函数,而在机器学习中是机器训练出函数。

基于客户历史行为数据,利用先进的机器学习算法,训练出每个客户所独有的“函数”(预测模型),可以有效预估客户价值、评估营销方案增量效果、及时发出流失预警,从而更准确地预测客户行为并主动管理客户生命周期。

基于超大预训练模型的获客成本预估: “现在流量太贵了,拉新成本平均下来每注册一个用户我几乎要花接近 600 元。我是这么想的。600 元,说贵也贵,说不贵也不贵,关键还是要看这些用户能给我们带来多大价值、多大回报?要是多数人用我们的小程序,用几次就不用了,订单总消费甚至比 600 元还少,那就没什么意思了。所以,你看能不能根据历史数据,预测一下新用户未来180天的消费总额?”

基于超大预训练模型的客户最佳营销方案选择: “运营部门提出了两个裂变方案。方案一是选择一批热销商品,让老用户邀请朋友扫码注册,朋友越多,折扣越大。我们把这个方案命名为“领券有礼”。方案二是找到一个朋友一起购买,第二件商品就可以免费赠送,这叫“拼团盛放”。提出两个裂变方案之后,运营部门收集了试运营期间的转化数据,那么是不是可以根据试运营转化数据来判断一个特定用户在特定的裂变促销之下是否会转化?”

根据不同用户在不同营销方案下的概率分,来动态决定营销方案投放在哪个客户群体。 比如有10个客户,之前全部用营销方案一,转化率是17.5%。全部用营销方案二,转化率是15%. 经过模型计算后,建议其中5个客户用营销方案一,另外4个客户用营销方案二,剩下1个客户不用营销方案,转化率从而得到优化。 当然这中间还有个模型准确率的问题,准确率在多少之上,适合采用裂变方案一方案二结合的模式。

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