31、提升大型零售场景下客户购物篮预测准确性的研究与实践

提升大型零售场景下客户购物篮预测准确性的研究与实践

在当今竞争激烈的零售市场中，准确预测客户的购物篮内容对于零售商优化销售和营销策略至关重要。本文将深入探讨如何通过结合忠诚度计划信息和机器学习算法，实现更准确的客户购物篮预测，并介绍相关的方法、模型和实践经验。

1. 相关研究概述

   • 近年来，市场篮分析和预测领域取得了显著进展。众多研究致力于通过不同方法理解和预测客户行为。例如，Guidotti 等人（2017）开发了一种考虑用户特定时间注释的重复序列的市场篮预测新方法，并在 2018 年进一步拓展，专注于通过预测后续购物清单实现客户服务个性化。
   • Kaur 和 Kang（2016）研究了不断演变的市场趋势，强调识别市场模式并应用这些知识预测未知属性值的重要性。
   • Kapadia 和 Kalyandurgmath（2015）通过市场篮分析研究了生活方式商店的消费者购买行为，展示了将购物篮作为分析单位如何帮助零售商进行准确预测和建立关联模型。
   • Anispremkoilraj 等人（2021）专注于个性化市场篮预测，强调市场篮分析在营销、销售、决策和客户关系中的重要性。
   • Kamakura（2012）对比了传统市场篮分析和基于序列的方法在预测中的潜在优势。
   • Gangurde 等人（2017）和 Jain 等人（2018）分别探讨了市场篮分析在预测建模和商业策略预测中的应用。
   • 此外，为提高市场篮数据分析的准确性，研究人员还提出了各种方法，如 Mild 和 Reutterer（2001