8、利用机器学习进行数字营销的客户购买预测与潜在客户识别

利用机器学习进行数字营销的客户购买预测与潜在客户识别

1. 数字营销与机器学习的兴起

近年来，数字营销已超越传统营销，成为触达客户的首选方式。它可用于社交媒体营销、预测客户购买意向等，能通过提供更个性化的购物体验来提高客户满意度和销售额，为零售商带来更高的转化率和竞争优势。

随着全球数字买家数量的不断增加，从 2016 年的 16.6 亿增长到 2021 年预计的 21.4 亿，机器学习在预测客户在线行为方面的应用变得愈发重要。虽然营销文献中已经建立了许多预测消费者购买行为的模型，但在利用机器学习预测在线客户行为方面仍存在一些差距。

1.1 研究差距

• 客户购买转化预测不足 ：以往对客户流失预测的研究较多，而对客户购买转化的预测关注较少。在线购物中心的业绩很大程度上取决于将访客转化为买家的能力，因此研究利用机器学习预测在线客户行为的问题至关重要。
• 最佳模型讨论不充分 ：虽然利用机器学习可以提高预测准确性，但对于哪种机器学习模型最适合用于在线消费者行为的研究还不够充分。
• 数据采样方法比较缺乏 ：由于大多数营销数据存在不平衡性，机器学习会受到偏差的影响。目前还没有研究比较两种或更多不同的采样方法。
• 模型结果解释不足 ：机器学习模型可以做出准确的预测，但无法解释预测变量与结果之间的关系。虽然可解释人工智能正在发展，但在实际商业环境中的研究有限。

2. 机器学习模型

由于大量