Как спрогнозировать следующую дату визита клиента?

Есть массив расстояний между датами посещения клиентом, вида, например:
пришел через 5 дней, потом через 5, через 10, 7, 20, 30 и т.д.

Надо на основании этого ряда спрогнозировать когда клиент может придти в следующий раз (надо отслеживать когда клиент не пришел в расчетное время - т.е. есть шанс что он станет потерянным клиентом и ему надо отправить СМС напоминалку.) Речь идет про салон красоты, куда клиенты ходят достаточно периодически.

Пробовал Медиану, среднее арифметическое.

Существуют ли другие методики или формулы? Хотелось бы чтобы методика игнорировала случаи когда и клиент уехал в отпуск или еще что то.

Upd: Хотелось бы решение попроще, без нейронных сетей.
  • Вопрос задан
  • 868 просмотров
Решения вопроса 3
nki
@nki
Автоматизация бизнес-процессов.
Я помогаю знакомому автоматизировать салон красоты. Так вот, для каждой услуги он установил время через которое необходимо позвонить клиенту и пригласить на повтор процедуры.
Просто и со вкусом.
Ответ написан
@thenno
Проектирую, разрабатываю, преподаю.
Как уже писал выше nirvimel - тут нужно или какое-то простое мат моделирование, или методы машинного обучения. Но есть одна загвоздка - вряд ли вы у Вас что-то получится предсказать, основываясь только временных рядах. Если к этому добавить еще набор известных признаков (например, из анкеты клиента) - можно получить какое-то вменяемое качество. Да и то вряд ли, на самом деле - выборки будут небольшие, а внешних факторов, которые вы никак не сможете учесть - очень много (болезни, командировки, выходы новых сериалов). Но я бы попробовал на вашем месте.

Уже выше писали про Воронцова, но я добавлю - у него есть достаточно хороший курс на Курсере - https://www.coursera.org/learn/vvedenie-mashinnoe-... Я о нем писал подробнее тут. Если лень смотреть курс - можно поразбираться с библиотеками для Python numpy, sklearn и pandas - но без какой-то нормальной вводной будет тяжело. Я бы остановился на курсе, а потом попробовал что-то сделать с имеющимися данными.
Ответ написан
Юлия Бедросова дает нормальный совет для конкретного бизнеса.
Надо понимать суму суть поведения клиента, его предпочтения, сегмент рынка на котором работает салон. Да, простая статистика может быть интересна, на некоторых промежутках времени и особенно на больших рядах данных. Но для практики нужны предметные и чуть ли не персональные методики. Кстати, мне почему-то кажется, что мастера салона точнее предскажут поток посетителей (да ещё с учетом сезона), чем математическая модель учетной системы.
Ответ написан
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 1
@nirvimel
Хотелось бы чтобы методика игнорировала случаи когда и клиент уехал в отпуск или еще что то.

Модель сможет предсказывать вероятность того, что клиент вернется после продолжительного отсутствия (уехал в отпуск) только если это клиент раньше уже возвращался после продолжительного отсутствия или если этот клиент отнесен в группу клиентов, для которых прежде было характерно подобное поведение.
Ответ написан
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы