以下是我們如何使用 深度神經網路透過預測行為建模來預測人類行為。特別是，我們將討論預測行為建模的實際含義、該技術的用例以及如何使用深度神經網路來建模未來行為。
什麼是預測行為建模？
當客戶或訂戶停止與公司或服務開展業務時，就會發生客戶流失。給定 韓國電話號碼庫 大量的客戶數據，如人口統計資料、客戶購買歷史、服務使用情況、計費數據等，根據這些數據訓練的神經網路可以根據未來的流失情況將客戶分類為各種風險類別。
預測行為建模是建立演算法模型並根據歷史資料對其進行訓練以預測未來行為的科學。例如，我們可以 做電話行銷你必須知道的事 查看客戶過去的購買和購買習慣，以預測他們將來如何、購買什麼以及何時購買產品。換句話說，我們試圖預測客戶採取特定行動的可能性。
什麼是預測建模及其運作原理？
什麼是預測行為建模？
簡單地說，預測行為建模是預測分析的一個領域，它試圖預測（或建模）一個群體的未來行為（例如客戶、選民等）。您可以將未來行為的預測表述為分類問題。例如，如果客戶可以採取四種可能的操作，則預測行為模型（深度神經網路）將為這些操作中的每一個分配一個機率分數。機率分數表示給定的個人或群體將採取與該機率分數相關的操作的可能性。
預測行為建模是建立演算法模型並根據歷史資料對其進行訓練以預測未來行為的科學。例如，我們可以查看客戶過 越南號碼 去的購買和購買習慣，以預測他們將來如何、購買什麼以及何時購買產品。換句話說，我們試圖預測客戶採取特定行動的可能性。
在預測分析領域，預測行為建模超越了被動行為分析。預測行為建模使我們能夠根據演算 人工智慧留住 法模型（即深度神經網路）產生的預測做出決策，而不是試圖基於分析歷史資料（通常由人類完成的工作）做出有根據的假設。
在我們深入研究預測行為建模的技術實作之前，讓我們先來看看一些具體的用例。
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預測行為建模的用例
1. 預測客戶流失
圖片由作者提供
更準確地說，我們可以根據過去的客戶資料來訓練模型。這些數據將包含停止與該公司開展業務的客戶的資訊以及仍在開展業務的客戶的資訊。根據這些資料訓練的網路將能夠將全新客戶分類為未來流失風險的類別之一（高、中高或忠誠）。
客戶流失也稱為客戶流失，是關鍵指標，因為保留現有客戶比獲取新客戶便宜得多。保留客戶的成本通常較低，因為您已經贏得了現有客戶的信任和忠誠度。正如您可以想像的那樣，對於企業來說，預測潛在的客戶流失以防止其發生至關重要，而且還需要預測現實的未來收入並適當地分配資源。
在細分和識別最有可能離開的客戶之後，公司可以採取必要的措施（例如行銷或激勵措施）來說服他們留在公司。
此外，客戶會因為公司與他們溝通而感到更有價值，從而帶來更高的滿意度、品牌忠誠度和口碑推薦。
有關客戶流失的更多信息有效的客戶流失預測需要仔細規劃
2. 預測行銷活動的結果
可以根據先前針對特定人群的行銷活動或策略的結果來訓練演算法模型。有些行銷活動對一群人比另一組人更有吸引力。直觀上，一些具有某些特徵的人在某些條件下接觸過特定的行銷活動，比其他人更願意購買或升級到新產品或服務。
經過訓練的演算法模型可以預測活動響應，因此我們並非總是對客戶回應做出反應，而是對其進行預測。
深度學習工程師可以實施神經網路模型來預測哪種行銷活動或行動對於特定人群更有可能成功。
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簡單來說，這是一個分類任務。給定特定客戶的數據，我們可以實現一個神經網絡，將該客戶群分類為不同的群組。每個組別都與該組中的客戶購買行銷活動中廣告的產品或服務的可能性相關聯（購買或升級的可能性低、高、中等高等）。
預測行為建模使行銷人員能夠事先知道哪些行銷行為更有可能成功。有了這些知識，公司就可以在對產品或服務不感興趣的人身上花費更少的時間和金錢。相反，這些資源可以用於吸引根據神經網路的預測對活動中宣傳的產品或服務最感興趣的客戶，這將帶來更好的投資回報 ( ROI )。