Self-Learning Response Model (SLRM) düğümü, hangi tekliflerin müşteriler için en uygun olduğunu ve tekliflerin kabul edilme olasılığını tahmin etmenizi sağlayan bir model oluşturur ve bu modelin güncellenmesini sağlar. Bu tür modeller, pazarlama uygulamaları veya çağrı merkezleri gibi müşteri ilişkileri yönetiminde en yararlıdır.

Bu örnek, hayali bir bankacılık şirketine dayanmaktadır. Pazarlama departmanı, her müşteriye uygun finansal hizmet teklifini eşleştirerek gelecekteki kampanyalarda daha kârlı sonuçlar elde etmek istiyor. Bu örnek özellikle, önceki tekliflere ve yanıtlara göre olumlu yanıt verme olasılığı en yüksek olan müşterilerin özelliklerini belirlemek ve sonuçlara göre en iyi güncel teklifi teşvik etmek için bir Kendi Kendine Öğrenen Yanıt modeli kullanır.

Bu örnek, daha önce içe aktardınızörnek projesinde bulunan Müşterilere Teklifler Sunma-Kendi Kendine Öğrenimadlı akışı kullanır. Veri dosyaları: pm_customer_train1.csv, pm_customer_train2.csvve pm_customer_train3.csv.

1. Örnek Proje' yi açın.
2. Modeler akışları bölümüne gidin, Tümünü görüntüle' yi tıklatın ve Müşterilere Teklif Verme-Kendi Kendine Öğrenim akışını seçin.

Var olan veriler

Bankacılık şirketi, geçmiş kampanyalarda müşterilere yapılan teklifleri ve bu tekliflere verilen yanıtları takip eden geçmişe dönük verilere sahiptir. Bu veriler, farklı müşteriler için yanıt oranlarının tahmin edilmesinde kullanılabilecek demografik ve finansal bilgileri de içerir.