Modelo edificante

Un minorista ha recopilado algunos datos de los resultados de sus promociones históricas en términos de clientes, compras, recencia (última vez que un cliente compró) y conversión a promociones (si el cliente ha comprado o no). Con esta información histórica, quiere saber qué clientes tienen más probabilidades de comprar y qué productos. El aprendizaje automático puede aprender un modelo que relacione estas características recopiladas con la conversión de los clientes. Pueden usar este modelo como una herramienta para planificar sus próximas campañas promocionales. Este minorista ha recopilado los siguientes datos:

• recencia: cuán recientemente un cliente ha realizado una compra
• historial: suma de todas las compras
• descuento_usado: si el cliente ha utilizado una campaña de descuento antes
• used_bogo: si el cliente ha utilizado una campaña bogo (“compra uno y llévate otro”) antes
• código_postal: información demográfica adicional
• es_referencia: referir a alguien para algún producto
• canal: canal de compra
• oferta: Tres opciones [“Sin oferta”, “Descuento” o “Compra uno y llévate otro”]
• conversion: Dos opciones [0: No, 1: Sí] OBJETIVO