Как анализировать покупательские привычки на основе процентного соотношения трат?

Для анализа покупательских привычек на основе процентного соотношения трат можно использовать следующие методы:

• Анализ исторических данных. 1 Нужно собрать информацию о прошлых покупках, поведении на веб-сайте и взаимодействиях с брендом. 1 Затем выявить закономерности и тенденции. 1
• Машинное обучение. 1 Алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать большие объёмы данных и выявлять сложные закономерности для предсказания будущего поведения потребителей. 1
• Классификационные алгоритмы. 1 Позволяют определить вероятность определённых действий, например, вероятности покупки. 1
• Регрессионный анализ. 1 Помогает спрогнозировать количественные показатели, например, суммы будущих покупок. 1
• Кластеризация. 1 Клиенты группируются на основе схожих характеристик или поведения. 1
• Анализ временных рядов. 1 Позволяет спрогнозировать будущие тенденции на основе временных данных, например, сезонные колебания спроса. 1
• Глубокое обучение и нейронные сети. 1 Используются для более сложных задач прогнозирования, таких как выявление невербальных паттернов в данных или прогнозирование трендов на основе изображений. 1

Также для анализа покупательских привычек можно проводить опросы целевой аудитории. 2 Во время опроса можно задавать вопросы о причинах приобретения товара, кто в семье принимает решение о покупках, в каком месте или каким способом совершаются подобные действия и другие. 2