Чтобы рекомендации приносили пользу клиентам, наши аналитики и специалисты по machine learning проводят исследование моделей поведения пользователей в разных отраслях. Полученные результаты используются для автоматизации маркетинговых кампаний и построения товарных рекомендаций.
В этой статье поделимся находками из разных индустрий о том, как люди совершают покупки:
что происходит от регистрации до первого заказа,
как исследуется ассортимент,
как определить периодичность покупок,
как использовать предпочтения покупателей,
чем отличаются покупки в зависимости от времени между ними.
Также описали варианты коммуникаций, которые позволят использовать модели поведения покупателей для выстраивания полезного маркетинга.
Статья основана на реальных данных. :)