2024.01.08
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機器學習與行銷
將機器學習流程導入行銷分析中可以讓行銷人員不會只依賴傳統的RFM(recency, frequency, monetary)來做決策判斷。自動化模型與巨量資料的搭配不只節省處理時間，也提供不偏頗的模型分析建議。行銷人員可從以下面向利用機器學習的長處：
客製化行銷：利用模型的預測力，根據每位客戶的歷史資料，安排最適的行銷手法，擺脫以往大鍋式全會員的行銷活動。
最適行銷價格：提高單價會使銷售量下降，如何拿捏好使其乘積(即收益)最高是藝術更是科學。使用機器學習可幫助您判斷何種價格會帶來最高的收益。
需求預測：將各種考量，如自己與對手的行銷活動、總體經濟情形、甚至是天氣納入考慮，建立完整的商品需求預測模型，讓您不再備貨過多或過少。
來源：Machine Learning for Marketing
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