我如何利用客户互动的数据来推动沟通策略？

Question

我有我的客户的数据(年龄，地点，性别)和与客户的互动次数按渠道(#电话，#短信，#字母)和数据，他们是否购买了一个产品(是/否)。

我想预测什么组合的互动(例如3个电话，2个字母)是最好的方法，当接触不同类型的客户。用什么适当的统计/机器学习技术来计算这一点呢？

Answer 1

我要做以下几点：

首先，根据年龄、地点、性别等将客户分成几组。第二，对于每一组，使用不同的交互组合作为特征来预测“是/否”，并选择哪一种组合的交互效果最好。

Answer 2

您可以这样处理这个问题：

1. 客户细分:将每个客户分割为一个单独的数据点，如果可能的话，可以根据各种因素(例如:取决于地理区域、年龄等)对客户进行聚类。这将有助于简化问题陈述并缩小范围。
2. 现在选择最佳组合:现在，在分割之后，选择需要实现的最佳(平均)交互机制组合，以实现客户转换。这个平均值会回答你的问题：What is the average number of interactions by different media taken by a customer before he/she is converted

额外好处:除了计算平均值外，计算中位数也有帮助，因为它有助于修正偏斜，因为过于强迫性的客户代表比一些人更频繁地互动，而且客户也比较困难。有用参考