Каковы практические применения unsupervised learning в сфере маркетинга и рекомендаций?

Некоторые практические применения обучения без учителя (Unsupervised Learning) в сфере маркетинга и рекомендаций:

Сегментация аудитории. gusarov-group.by sky.pro Алгоритмы кластеризации позволяют разделить клиентов на группы с похожими характеристиками. gusarov-group.by Это помогает создавать более таргетированные маркетинговые предложения для каждой из групп. gusarov-group.by

Анализ поведения пользователей. gusarov-group.by Обучение без учителя позволяет обнаруживать необычные паттерны в данных, что может быть полезным для выявления новых трендов или аномалий в поведении покупателей. gusarov-group.by

Оптимизация рекламных стратегий. gusarov-group.by С помощью кластеризации можно определить, какие комбинации рекламных каналов и сообщений наиболее эффективны для различных сегментов аудитории. gusarov-group.by

Рекомендательные системы. data-light.ru sky.pro Многие рекомендательные системы используют обучение без учителя. data-light.ru Они объединяют товары и пользователей в группы по схожим признакам и находят, что может быть интересно конкретному человеку — даже если у него нет истории покупок. data-light.ru

Поиск похожих аудитории. www.appier.com Модель обучения без учителя может использоваться для поиска потенциальных клиентов, которые очень похожи на уже имеющихся у бизнеса ценных покупателей. www.appier.com

Например, в онлайн-магазине можно использовать обучение без учителя для создания рекомендательной системы, которая предлагает пользователям товары на основе их предыдущих покупок и поведения на сайте. sky.pro