Karimov Botirjon Ulug‘bekovich
- Marketing jurnali 2-son
- 13 мая 2024 г.
- 1 мин. чтения
COMPREHENSIVE VISUALIZATION AND STATISTICAL MACHINE LEARNING MODELING OF CUSTOMER BEHAVIOR
Karimov Botirjon Ulug‘bekovich
Information technologies, Tashkent State University of Economics
Sariqulova Maftuna Abdujabborovna
Digital Economy Tashkent State University of Economics,
Abstract: The research explores how advanced data analytics can predict customer behaviors and support marketing strategies in the food industry, highlighting the struggles of a food company with ineffective past marketing efforts. By examining customer demographic and transactional data, it identifies patterns leading to predictive buying behavior. Utilizing the XGBoost algorithm, the study developed a model that accurately predicts customer responses to marketing tactics. The findings underscore the importance of targeted marketing for enhancing profitability and customer engagement, showcasing the impact of data-driven analytics in strategic marketing planning.
Keywords: Predictive analytics, Customer behavior, Marketing optimization, Data-driven decision-making, Machine learning, XGBoost algorithm, financial efficiency, Customer engagement, Feature selection, Statistical analysis
Аннотация: Исследование изучает, как передовая аналитика данных может прогнозировать поведение клиентов и поддерживать маркетинговые стратегии в пищевой промышленности, подчеркивая трудности пищевой компании с неэффективными прошлыми маркетинговыми усилиями. Изучая демографические данные и данные о транзакциях клиентов, компания выявляет закономерности, ведущие к прогнозируемому покупательскому поведению. Используя алгоритм XGBoost, в ходе исследования была разработана модель, которая точно предсказывает реакцию клиентов на маркетинговую тактику. Результаты подчеркивают важность целевого маркетинга для повышения прибыльности и вовлеченности клиентов, демонстрируя влияние аналитики на основе данных в стратегическом маркетинговом планировании.
Ключевые слова: прогнозная аналитика, поведение клиентов, оптимизация маркетинга, принятие решений на основе данных, машинное обучение, алгоритм XGBoost, финансовая эффективность, вовлечение клиентов, выбор функций, статистический анализ.
Комментарии