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这种方法是多阶段抽样的一种形式

使我们能够识别一系列问题,从而更生动地了解客户致电支持中心的原因。首先,我们的模型从第一列中识别出最常见的标签,然后在该组中从第二列中识别出最常见的标签,依此类推。 标题为“采样后的客户支持数据”的插图。 该图表示记录数据的  行,其中有四列问题区域,分别标识为第一问题区域、第二问题区域、第三问题区域和第四问题区域。 每列中的问题区域标签数量分别记为 个标签、个标签、个标签和 个标签。 此外,添加突出显示的框来表示每个问题区域内常见标签的识别。 应用  采样后的客户支持中心数据,并识别出最常出现的标签字符串。 应用 抽样后,我们分离出 2的根本原因,约占总病例的 25%。这使我们能够应用累积概率算法,该算法揭示了超过 的案例源于 的根本原因。 这一结论证实了我们的假设之一:客户之所以联系呼叫中心,是因为他们在下订单后无法更改订单数据。通过解决一个问题,客户可以节省 700 万美元的支持成本,并收回因客户流失而产生的 2 亿美元的收入。 

实时执行分析 机器学习知识对于解决另

家类似规模的旅游公司的数据分析挑战特别有用。该公司通过网站和 充当世界各地酒店和旅行社之间的联络人。由于 和  等元搜索引擎的激增,流量增长了三个数量级。在元搜索激增之前,查找与预订的比率(搜索总数与 API 预订总数)为 :1;元搜索开始后,一些客户的比例将达到 :1。在高峰时段,该公司必须在不牺牲处理速度的情况下每秒处理多达 个 API 请求。与 相关的服务器成本相应增加。但这些  哥伦比亚电话号码列表  服务带来的流量增加并没有带来销售额的增长;收入保持不变,给公司造成了巨大的财务损失。 该公司需要制定一项计划来降低流量激增导致的服务器成本,同时保持客户体验。过去,当该公司试图阻止特定客户的流量时,结果是负面的公关。因此,阻止这些引擎并不是一种选择。我的团队利用数据来寻找解决方案。   

我们分析了大约请求涉及系列

参数:请求时间、目的地、入住/退房日期、酒店列表、客人数量和房间类型。根据数据,我们确定某些模式与元搜索流量激增相关:一天中的时间、每个时间单位的请求数、目的地中的字母搜索、酒店的有序列表、特定搜索窗口(入住/退房日期)以及来宾配置。 我们应用了监督机器学习方法并创建了一种类似于逻辑回归的算法:根据客户端发送的标签计算每个请求的概率,包括增量时间戳、时间戳、目的地、酒店、入住/退房日期和客人数量以及标签以前的请求。根据  美国邮箱  给定的参数,算法将识别 API 服务器请求是由人类或元搜索引擎生成的概率。该算法将在客户端访问 API 时实时运行。如果它确定该请求是人为驱动的可能性足够高,则该请求将被发送到高速服务器。如果它看起来是元搜索,则请求将被转移到操作成本较低的缓存服务器。

 

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