Müşterinin satın alma davranışındaki kalıpları tespit etmek için bir algoritma oluşturun
Bir marketten müşteri satın alma verileri.
Algoritma, müşterinin bir mağazadan satın alma verilerini input olarak almalı ve müşterinin satın alma davranışındaki kalıpları tespit etmek için veri analizi tekniklerini kullanmalıdır. İlk adım, satın almalardaki herhangi bir model veya eğilim için verilerin analiz edilmesini içerir. , bu, satın alınan ortak ürünleri, müşterilerin ürünleri satın alma eğiliminde olduğu günün saatlerini veya müşteri satın alma işlemlerinin düzenliliğini analiz etmeyi içerebilir. 

Bir sonraki adım, müşterileri satın alma alışkanlıklarına göre gruplandırmak için kümeleme algoritmaları uygulamak olacaktır. Kümeleme algoritmaları müşterileri, mağazayı ziyaret etme sıklıkları, satın aldıkları ürün çeşitleri veya ziyaret başına harcadıkları toplam tutar gibi satın alma alışkanlıklarındaki benzerliklere göre gruplayabilir. 

Algoritma daha sonra bu verileri değerlendirerek farklı farklı kimlikler belirleyebilir kullanıcı segmentleri. Bu, hangi kümelerin en değerli veya potansiyel müşterileri temsil edebileceğini belirlemek için farklı kümelerin analiz edilmesini içerir. Örneğin, nadiren ürün satın alan müşteriler, promosyon kampanyaları veya sadakat programları için hedeflenebilecek potansiyel müşterileri veya satın alan müşterileri temsil edebilir. çok çeşitli öğeler düzenli olarak daha değerli müşteriler olarak tanımlanabilir. 

Son olarak, algoritma sonuçları grafik veya tablo gibi anlaşılması kolay bir biçimde sunabilmelidir. Bu, mağaza yöneticilerinin müşteri satın alma davranışı hakkında bilgi edinmesine ve daha etkili promosyon kampanyaları veya sadakat programları oluşturmasına olanak tanıyacak.