الإجابة:
التعلم الموجه (Supervised Learning)
الشرح:
يستخدم التعلم الموجه مجموعة بيانات تحتوي على معلومات حول العملاء، بما في ذلك بيانات محددة حول سلوكهم أو اهتماماتهم. يتم استخدام هذه المعلومات لتدريب نموذج تعلم آلي على تصنيف العملاء إلى مجموعات بناءً على هذه المعلومات.
على سبيل المثال، يمكن أن تستخدم شركة البيع بيانات مثل تاريخ الشراء، ونوع المنتجات التي يتم شراؤها، والموقع الجغرافي للعملاء، لتدريب نموذج تعلم آلي على تصنيف العملاء إلى مجموعات مثل "العملاء المهتمون بالمنتجات الفاخرة" أو "العملاء المهتمون بالمنتجات الرياضية".
أنواع التعلم الموجه المستخدمة لتصنيف العملاء:
هناك العديد من أنواع التعلم الموجه التي يمكن استخدامها لتصنيف العملاء، بما في ذلك:
- التصنيف (Classification): يتم استخدام هذا النوع من التعلم الموجه لتصنيف العملاء إلى مجموعات محدودة ومحددة مسبقًا، مثل "العملاء المحتملين" أو "العملاء الحاليين" أو "العملاء السابقين".
- الانحدار (Regression): يتم استخدام هذا النوع من التعلم الموجه لتقدير قيمة متغير مستمر، مثل القيمة المتوقعة للمبيعات من عميل معين.
- التوصية (Recommendation): يتم استخدام هذا النوع من التعلم الموجه لاقتراح منتجات أو خدمات معينة للعملاء بناءً على بيانات سلوكهم السابقة.
فوائد استخدام التعلم الموجه لتصنيف العملاء:
يوفر التعلم الموجه العديد من الفوائد لشركات البيع، بما في ذلك:
- تحسين تجربة العملاء: يمكن أن يساعد تصنيف العملاء على تحسين تجربة العملاء من خلال تقديم عروض ومنتجات وخدمات أكثر صلة باحتياجاتهم واهتماماتهم.
- زيادة المبيعات: يمكن أن يساعد تصنيف العملاء على زيادة المبيعات من خلال تحسين دقة التسويق والتسعير.
- تخفيض التكاليف: يمكن أن يساعد تصنيف العملاء على تخفيض التكاليف من خلال تحسين فعالية جهود خدمة العملاء.