Какие методы анализа данных используются для изучения интернет-покупок?

Некоторые методы анализа данных, которые используются для изучения интернет-покупок:

• Сегментация потребителей. habr.com Разделение аудитории на группы по демографическим, поведенческим и географическим признакам. blog.sf.education Это позволяет создавать целевые маркетинговые кампании и разрабатывать персонализированные продукты. habr.com
• Анализ исторических данных. habr.com Используются сведения о прошлых покупках, поведении на веб-сайте и взаимодействиях с брендом. habr.com Это помогает выявлять закономерности и тенденции. habr.com
• Машинное обучение. habr.com Алгоритмы машинного обучения обрабатывают большие объёмы данных и выявляют сложные закономерности для предсказания будущего поведения потребителей. habr.com
• Классификационные алгоритмы. habr.com Определяют вероятность определённых действий, например, вероятности покупки. habr.com
• Регрессионный анализ. habr.com Прогнозирует количественные показатели, например, суммы будущих покупок. habr.com
• Кластеризация. habr.com Группирует клиентов на основе схожих характеристик или поведения. habr.com
• Анализ временных рядов. habr.com Прогнозирование будущих тенденций на основе временных данных, например, сезонных колебаний спроса. habr.com
• Глубокое обучение и нейронные сети. habr.com Используются для более сложных задач прогнозирования, таких как выявление невербальных паттернов в данных или прогнозирование трендов на основе изображений. habr.com
• Анализ путей покупательского пути. habr.com Помогает понять, как клиенты взаимодействуют с брендом на каждом этапе, что влияет на их решения и какие факторы могут стать препятствиями на пути к покупке. habr.com