使用推荐实现销售前景自动化
使用推荐实现销售前景自动化
提问于 2016-09-01 09:23:25
这个问题是关于使用推荐系统将潜在客户分配给销售团队，这将提高销售团队的胜率。
我想开发一个推荐系统，将推荐一组销售人员的销售人员的基础上销售人员的表现历史。
(潜在客户-适合购买公司商品的买家的联系方式。)
设计可以类似于使用销售团队历史记录准备推荐模型，并且对于新的潜在客户，系统推荐一组参加电话会议的销售人员。
我有庞大的销售历史数据集，我可以收集销售团队的详细信息，如销售人员id、产品专业知识、成功率、输赢、客户评级、位置、可用性等。
使用Spark ML或Mahout开发这种类型的推荐系统有什么建议吗？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2016-09-01 11:36:03
仅举两个想法，你有什么想法：
- Logistic回归:训练一个模型，为给定的示例提供销售概率，然后从高到低排序，以推荐具有最大value.
- Collaborative过滤recomendation.
的模型
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/39261353
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