这就是为什么大多数预测分割
持续的数据流使预测部分保持相关性，突出显示最新的客户行为模式和偏好。例如，如果客户开始表现出参与度下降的迹象，系统可以自动将其转移到需要特别关注的另一个细分市场。
为什么保持数据清洁很重要？
还记得贾斯汀·汀布莱克的歌曲“What Goes Around… Comes Around”吗？在预测分割中，一切都大致相同：源数据的质量直接影 ws 粉丝响系统做出的预测的质量。
最常见的数据问题是：
- 重复的客户记录。
- 信息缺失或不正确。
- 格式不一致。
- 数据过时。
系统都包含自动数据清理步骤。这些步骤在使用信息进行预测之前对其进行标准化和验证。
你可知道？
CDP eSputnik 自动 为什么要选择西班牙的 seo 代理机构来为您在卢加诺的业务服务？ 清理并准备分割所需的数据。如果您已经完成所有技术设置，例如安装了网络跟踪脚本，则无需执行任何额外的数据清理。
建立模型
一旦数据准备就绪，系统就会开始寻找有助于预测未来客户行为的模式。可以将此过程想象为连接数据中的许多点，以创建一个整体图像，以了解客户的行为如何预测其后续行为。
根据需要进行的预测 新加坡电话列表类型，系统使用不同类型的模型。
对于预测客户行为，最常见的模型类型是分类。在这种情况下，目标是根据客户后续行动的可能性将客户分配到二元组（例如“买家”与“非买家”）。
其他模型包括：