深度 | 研究人员利用AI工具探究高价值客户的消费习惯

在当今瞬息万变的市场中，对于旨在最大化回报的企业而言，了解应重点关注哪些客户至关重要。传统营销策略往往难以跟上客户行为的变化，导致企业错失良机。为了解决这一问题，卡茨学院计算机科学与工程研究生部的研究人员正在转向先进工具，如强化学习——一种模仿动态、不确定环境中决策制定的机器学习类型。

在即将于2025年1月举行的IEEE国际消费电子大会上，卡茨学院的研究人员将发表一篇题为《利用强化学习和神经网络优化自适应营销策略的客户定位》的论文，介绍一种创新的强化学习（RL）框架，用于客户定位，从而为企业理解和应对客户消费模式提供了一种新方法。

“该框架的核心在于两大突破：均值策略法和基于交叉熵方法的神经网络方法，”该研究的主要作者、数据分析与可视化理学硕士项目主任戴维·李博士表示，“这两项技术相结合，使企业能够比以往任何时候都更有效地调整其策略。”

强化学习通过模拟智能体（在此情况下为企业）与其环境（即客户）之间的交互来发挥作用。其目标是最大化回报，即找到并锁定最有价值的客户。每位客户的消费潜力都被建模为正态分布，既反映其平均消费水平，又体现消费水平的波动性。

强化学习智能体与环境进行交互，随着时间的推移学习哪些客户可能带来最高回报。挑战在于平衡探索（尝试新策略以深入了解客户）和利用（专注于已被认定为高价值的客户）。均值策略为达成这一平衡提供了一种开创性的方法。

传统的强化学习方法，如ε-贪婪算法及其变体衰减ε-贪婪算法，会根据固定的概率随机选择探索或利用。尽管这些方法有效，但它们可能会错失机会，尤其是在面对多样化的客户行为时。

均值策略通过使用统计置信区间来动态指导决策，从而改进了这一点。该策略不再依赖固定的概率，而是根据对客户消费习惯的确定性水平进行调整。例如：

如果模型对某个客户的高价值非常确定，它就会专注于该客户（利用）。

如果仍存在不确定性，它就会继续探索其他客户，以确保不错过任何有利可图的机会。

“这种数据驱动的方法确保了更精准的目标定位，同时避免了在低价值客户上浪费精力，”该研究的主要作者、人工智能理学硕士学生祖拜尔·汗表示。

一些客户行为过于复杂，简单的统计模型难以应对。这就是神经网络发挥作用的地方。这些模型擅长通过分析大量数据来识别复杂模式。使用交叉熵方法，神经网络通过识别消费行为中的隐藏趋势来学习微调目标定位策略。

例如，如果企业注意到高价值客户往往对限时促销活动反应积极，神经网络就会将这种模式纳入其策略中，进一步完善目标定位过程。或者，考虑一家希望从促销活动中获得最大回报的餐厅。使用均值策略，它可以向广泛的客户提供初步折扣并监控其消费。随着时间的推移，该策略会识别出高消费客户，并将重点转向他们，同时继续测试新的客户细分群体。这确保了促销活动能够触达正确的受众，同时不会忽视未被开发的机会。同样，在电子商务领域，强化学习和神经网络的结合有助于识别最适合个性化广告、折扣或忠诚度计划的高利润客户。

“使用该框架进行的模拟显示出了令人印象深刻的结果，”李博士说。“均值策略和基于神经网络的方法在识别高价值客户方面均优于传统方法，如ε-贪婪算法。它们获得了更高的累计回报，并证明了对客户行为变化的适应性更强。”

均值策略根据统计置信度动态调整探索的能力在平衡短期收益与长期学习方面特别有效。同时，交叉熵方法使神经网络能够处理复杂的现实场景，为企业提供了一种精细且可扩展的客户目标定位解决方案。

“我们的研究为动态营销的未来奠定了坚实的基础，”汗说。“通过将先进的统计技术与机器学习相结合，企业能够在理解和适应客户行为方面保持领先地位。”

文章来微信公众号“非凡产研”，作者“AI商业智库”