В интернет-трейдинге для анализа покупательского поведения применяют, например, следующие методы:

• Алгоритмы машинного обучения. 1 Деревья решений, случайные леса, методы опорных векторов и нейронные сети используют для моделирования сложных взаимосвязей и составления прогнозов на основе исторических данных. 1
• Прогнозирование временных рядов. 1 К таким методам относятся ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя), экспоненциальное сглаживание и модели Prophet. 1 Их применяют для прогнозирования будущих тенденций и закономерностей в данных о продажах. 1
• Анализ данных clickstream. 1 Его используют, чтобы улучшить понимание мотивации и поведения потребителей при совершении покупок и оптимизировать онлайн-покупки. 1
• Работа с обратной связью. 5 Опросы, методы custdev, фокус-группы и анализ отзывов клиентов помогают выявить истинные мотивы и определить основные аспекты поведения потребителей. 5
• Наблюдение за потребителями. 5 Есть разные типы наблюдений: физическое (вживую смотрят, как люди взаимодействуют с продуктом или ведут себя в магазине), запись с экрана (смотрят, как посетители используют сайт), юзабилити-тестирование (потенциальным пользователям IT-продукта ставят задачу, они комментируют процесс её выполнения, сложности, которые возникают по ходу, а их действия и реакции записывают). 5