Comportamento d’acquisto nel tempo

L’algoritmo arricchisce il profilo cliente con dati riguardanti il loro comportamento di acquisto nel tempo.

Descrizione

Per utilizzare questo algoritmo devono essere forniti dati riguardanti le transazioni del cliente, inclusi i dettagli di scala temporale, come per esempio la data di acquisto, che è obbligatoria ogni volta che viene salvato un “evento” in Contacthub. Altri esempi di comportamenti di acquisto possono essere la quantità di soldi spesa, gli sconti ricevuti e la data di acquisto.

L’output può includere informazioni come per esempio il numero totale di ordini, la spesa totale o media in un predefinito periodo di tempo, come per esempio sei mesi, così come il tempo intercorso tra un acquisto e l’altro o  il periodo di fedeltà. 

Statistiche dei dati di input e output riguardo il comportamento del cliente nel tempo 

Dati di Input Dati di Output
Dati Transazionali

Customer_id.

Date.

Order_id.

Order_line_id.

Product_id.

Amount.

Discount.

Total amount last #months.

Total orders last #months.

First transaction date.

Last transaction date.

Inter-purchase time.

Loyal time.

 

Esempi di output

L’output è fornito come nuovi campi associati a ogni profilo cliente.

Esempi di output 

Customer ID 11223344
Total amount last 6 months €65.00
Total orders last 6 months 1
First transaction date 2016-03-11
Last transaction date 2018-01-18
Inter-purchase time 340 days 
Loyal time 678 days

 

Tags:

  • Clustering.
  • Transazionale.

 

 

Pagina precedente: Statistiche comportamento d'acquisto | Pagina seguente: Preferenze d'acquisto