4. 제품성향파악 활용 사례

래피드마이너(RapidMiner) 제품성향파악 데이터분석 활용 사례​ 제품성향파악 위해 데이터 분석은 어떻게 활용될까요?? ※래피드마이너 공식 홈페이지(www.rapidminer.com) 사이트 화면​​ 고객의 구매 예측​​​​매출을 늘리기 위해서는 당신이 판매하려는 물건에 대한 고객의 구매를 좀더 많이 유도하는 방법 외에는별 다른 방법이 없습니다.​이를 위해서는 적절한 제품의 재고, 제품 포트폴리오가 필요합니다.​또 다른 의미로 고객이 구매하고자 하는 제품에 대한 예측부분 이므로각 고객에 맞는 정확한 제품을 홍보해야 합니다.​데이터 사이언스는 고객의 온라인 행동과 과거의 구매 데이터를 결합하여 제품권장 사항 및 기타 홍보 전략을보다 효과적으로 수립할 수 있도록 합니다. **보다 강력한 제품 추천**​​프로모션되는 제품은 풍부한 데이터와 최첨단 분석을 통하여 개발 될때만 더욱 유용하고 흥미로운 결과를만들어 냅니다.​직관성이나 단순한 고객과 제품의 연결을 넘어서야만 합니다.​​​**전환 및 장바구니 크기 확장**​​고객에게 관심있는 제품을 보여줌으로써 구매의욕을 고취 시키십시오.​고객은 분명 계산하기 전에 더 많은 제품을 추가 구매할 것입니다.​​​**고객 경험 향상**​​각 프로모션되는 제품마다 관련성이 높을수록 이러한 권장사항은 영업 전략이 아닌, 서비스처럼 보입니다.​​​**더 나은 전략 계획**​​고객과 제품성향의 연관관계를 이해하고 이러한 인사이트를 시장진출 전략에 활용 하십시오.​ ​​ ​ 제품성향파악을 위해 데이터 분석이 어떻게 활용되는지잘 알아보셨나요?​​​자신의 업무에 어떤 주제로 데이터 분석을 할 지아이디어를 내보세요!​​가장 좋은 방법은 경험이 많은 회사에데이터 분석 사례를 들어보는 것입니다!!​​어려워말고 꼼꼼하고 친절한 무료 상담을 받아보세요!^^​​​

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