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复购预测概述

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复购预测将基于用户既往购买行为记录,通过训练算法模型,预测用户在未来指定时间内复购的可能性,找到大量非品牌原核心人群的高复购概率人群,为业务圈选外机会人群补充,继而针对这些高复购概率人群进行重点运营,提升品牌复购率。

数据及功能链路如下图所示。

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数据要求

您需要提供行为数据集进行算法模型训练,对行为数据集的要求请参见行为数据集样例

基于算法模型进行预测时,可预测的用户和周期范围取决于行为数据集:

  • 可预测用户范围:算法模型使用的行为数据集涉及的用户,且用户在该行为数据集中必须在近1年内有购买行为,即近1年内没有购买行为的用户不可预测。其中,近1年是指行为数据集中的最晚行为时间往前1年。

  • 可预测周期范围:以算法模型使用的行为数据集的最近行为时间为基准,从该天起的未来N天,N可设置为15~90。请参见下图中的示例。

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使用流程

  1. 购买复购预测功能包,具体信息请参见售卖清单和计费说明

  2. 接入数据源,仅支持分析ADB3.0类型的空间数据源或组织数据源中的数据,请分别参见新建空间数据源组织数据源表授权

  3. 按照行为数据集样例的要求准备行为数据表,然后新建行为数据集

  4. 新建算法模型,在模型训练成功后,查看模型的训练详情,了解模型的训练特征Top10、模型验证情况,请参见模型配置

  5. 在数据变化较大时更新模型,以便保持人群预测的准确度,请参见手动更新

  6. 基于已有算法模型新建人群预测任务,查看并使用预测结果,请参见人群预测

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