R में Marketing Analytics के लिए Machine Learning

यह अनुमान लगाना कि कोई ग्राहक आपका बिज़नेस छोड़ेगा या नहीं (churn), मूल्यवान ग्राहकों को टार्गेट करने और जोखिम में पड़े ग्राहकों को बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण है। Logistic regression का उपयोग करके customer churn का मॉडल बनाना सीखें।

Survival analysis का उपयोग करके किसी घटना तक के समय का मॉडल बनाना सीखें। यह अगला ऑर्डर आने तक का समय हो सकता है या तब तक का समय जब तक कोई व्यक्ति churn करता है।

CRM डेटा बहुत व्यापक हो सकता है। आप जो भी मेट्रिक इकट्ठा करते हैं, वह आपके ग्राहकों के बारे में रोचक जानकारी दे सकती है। लेकिन बहुत अधिक वैरिएबल वाले डेटासेट को संभालना मुश्किल होता है। Principal component analysis का उपयोग करके अपने डेटा में वैरिएबल की संख्या कम करना सीखें। इससे न केवल आपके डेटा को बेहतर समझने में मदद मिलती है। PCA आपको जानकारी को एकल इंडेक्स में समेटने और कई परस्पर-संबद्ध वैरिएबल वाले regression analysis में multicollinearity की समस्या हल करने में भी सक्षम बनाता है।