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June 10, 2020

AIを活用した優良顧客の予想!

PI研のコメント(facebook):
・AIを活用した優良顧客の予想についての動画です。今回はディープラーニングを活用し、顧客ランクを予想してみました。ディープラーニングを適用するには学習データと検証データを用意する必要があります。また、学習データはあらかじめ、説明変数を加えておくことが必須です。今回は優良顧客の予想ということで、バスケット金額、バスケット点数、平均単価に加え、性年代、最終購入日を加えました。結果ですが、約70%の正解率であり、まだまだ改善が必要といえます。その改善ポイントですが、優良顧客のA顧客は合格点ですが、超優良顧客のS顧客は厳しい結果であり、超優良顧客を判断する説明変数が大きな課題といえます。また、B顧客も大きく外れたことから、ワンランク上と下、双方を分ける説明変数も課題といえます。まだまだ改善の余地は多いといえますが、今後、試行錯誤を加え、さらなる精度アップをはかってゆきます。また、ディープラーニングの得意とする需要予測についても、今後、取り上げたいと思います。

続きは、・・:https://twitter.com/PurchaseTW #ディープラーニング 

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June 10, 2020 |

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