该系统从过去执行过或未执行过某

• 聚类是识别相似客户的自然群体。
• 回归是对特定值的预测，例如未来的购买金额。

分类模型对于营销尤其有价值，因为它们有助于回答实际问题：

• “该客户会在未来 30 天内进行购买吗？”
• “这个客户有离开的风险吗？”

些操作的客户的例子中获取经验和知识，并利用这些知识进行预测。

系统如何学习？

系统分析历史数据以了解过去 賭博數據发生的事情。例如，如果你想预测下个月哪些客户会进行购买，系统会分析两组客户：

• 30 天内购买商品的人。
• 在此期间未进行购买的用户。

对于每个组，系统会考虑数百种不同的信号，包括：

• 客户上次访问您的 语音搜索的 seo 吗？这是没人告诉你的（但你需要知道） 网站的时间。
• 他浏览了哪些页面？
• 他打开了你的信吗？
• 他的购买历史。
• 他如何与品牌互动。
• 以及许多其他因素。

随着时间的推移，系统开始确定这些因素的哪些组合能够最准确地预测未来的购买情况。有些模式可能很明显，例如频繁访问某个网站会增加购买的可能性。但其他联系可能更为微妙，例如阅读支持文章的客户可能更 新加坡电话列表有可能进行更大额的购买。

相同的学习过程适用于您想要预测的任何客户行为，无论是客户流失、升级还是与特定产品的互动。该系统不断从新数据中学习，加深对客户行为如何影响其未来行动的理解。