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

• Сегментация потребителей. 1 Разделение аудитории на группы по демографическим, поведенческим и географическим признакам. 3 Это позволяет создавать целевые маркетинговые кампании и разрабатывать персонализированные продукты. 1
• Анализ исторических данных. 1 Используются сведения о прошлых покупках, поведении на веб-сайте и взаимодействиях с брендом. 1 Это помогает выявлять закономерности и тенденции. 1
• Машинное обучение. 1 Алгоритмы машинного обучения обрабатывают большие объёмы данных и выявляют сложные закономерности для предсказания будущего поведения потребителей. 1
• Классификационные алгоритмы. 1 Определяют вероятность определённых действий, например, вероятности покупки. 1
• Регрессионный анализ. 1 Прогнозирует количественные показатели, например, суммы будущих покупок. 1
• Кластеризация. 1 Группирует клиентов на основе схожих характеристик или поведения. 1
• Анализ временных рядов. 1 Прогнозирование будущих тенденций на основе временных данных, например, сезонных колебаний 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
• Анализ путей покупательского пути. 1 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. 1