31、提升忠诚度计划中客户参与度：市场篮预测的创新方法

提升忠诚度计划中客户参与度：市场篮预测的创新方法

1. 相关研究回顾

在市场篮分析与预测领域，众多学者开展了丰富的研究工作：
- 个性化服务与序列分析 ：有学者开发了考虑用户特定时间注释的重复序列的市场篮预测新方法，并进一步通过预测后续购物清单实现客户服务个性化。还有学者对顺序市场篮分析进行研究，对比传统市场篮分析与基于序列方法的预测效果。
- 市场趋势与行为分析 ：部分研究聚焦于市场趋势演变，强调识别市场模式并应用其预测未知属性值的重要性。也有研究通过市场篮分析剖析生活方式商店的消费者购买行为，为零售商精准预测和建立关联模型提供支持。
- 算法与技术应用 ：研究人员在提升市场篮数据分析准确性方面做了大量工作。早期研究了不同方法对市场篮数据分析的影响，提出预测客户产品类别偏好的高级技术。近年来，研究重点转向开发算法方法预测客户行为，如基于购买物品数据相关性的算法，以及将市场篮分析与人工神经网络结合预测中小企业产品库存需求的方法。

这些研究持续推动着市场篮分析与预测领域的发展，为后续研究提供了重要的背景和基础。

2. 创新解决方案

本研究提出的解决方案在以往研究基础上进行拓展，通过整合忠诚度计划参与者的信息，为大规模零售场景下应用机器学习算法预测客户市场篮提供了更全面、整体的方法。该方法具有以下特点：
- 多因素综合考量 ：不仅考虑客户人口统计信息、偏好等因素，还纳入忠诚度计划数据，深入研究这些因素对市场篮预测准确性的影响。
- 策略优化应用