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実店舗小売企業の履歴消費データを基に、顧客の今後3か月の再購入確率を予測し、ポテンシャルの高いユーザーを抽出してパーソナライズされたアプローチのマーケティング方案を生成する
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Process 12 months of customer consumption records from a offline chain convenience store, calculate each customer's consumption interval, average order value and total consumption times features, predict each customer's repurchase probability in the next three months, screen dormant customers with repurchase probability over 60%, match each selected customer with a matching discount coupon outreach plan that fits their consumption preference, and organize the result into a clear executable table.
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オフラインチェーンコンビニエンスストアから提供された過去12か月の顧客消費記録データを処理し、各顧客の消費間隔、単価、累計消費回数の特徴を計算し、顧客の今後3か月の再購入確率を予測し、再購入確率が60%を超える休眠顧客を抽出し、抽出された各顧客に対して消費嗜好に合った割引クーポンのアプローチ方案をマッチングし、明確な実行可能な表に整理して結果を出力する
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