كيف يمكنني التنبؤ بالاحتفاظ بالعملاء والقيمة الدائمة بناءً على نشاطهم على وسائل التواصل الاجتماعي والبيانات الديموغرافية في برنامج بايثون؟ فيما يلي مجموعة بيانات نموذجية:
| العمر | الجنس | الموقع | نشاط وسائل التواصل الاجتماعي | إجمالي المشتريات | إجمالي الإيرادات |
|-----|--------|----------|----------------------| -----------------|-------------|
| 35 | ذكر | مدينة نيويورك | عالية | 10 | 500 دولار |
| 45 | أنثى | لوس انجليس | منخفض | 5 | 250 دولارًا |
| 25 | ذكر | شيكاغو | متوسطة | 15 | 750 دولارًا |
| 55 | أنثى | ميامي | عالية | 20 | 1000 دولار |
| 30 | ذكر | سياتل | منخفض | 8 | 400 دولار |
للتنبؤ بالاحتفاظ بالعملاء، يمكنك استخدام خوارزمية التعلم الآلي التي تأخذ في الاعتبار نشاط الوسائط الاجتماعية والعمر والجنس والموقع. سيكون الناتج عبارة عن قيمة مئوية تمثل احتمالية بقاء العميل مع الشركة.
للتنبؤ بالقيمة الدائمة للعميل، يمكنك استخدام نموذج الانحدار الذي يأخذ في الاعتبار إجمالي المشتريات وإجمالي الإيرادات والعمر والجنس والموقع ونشاط الوسائط الاجتماعية. سيكون الناتج قيمة بالدولار تمثل القيمة الدائمة المتوقعة للعميل.
في Python، يمكنك تنفيذ الخوارزميات المذكورة أعلاه باستخدام مكتبات مثل Scikit-learn وPandas.
{"source": "evol_instruct", "kind": "synthetic", "evolved_from": null}