关于随机森林方法预测印度客户在线购物行为的研究论文

简介：
本文探讨了运用随机森林算法对印度消费者在线购物习惯进行预测分析的方法与效果，旨在为电商行业提供数据支持和策略建议。 近年来,印度在线零售业展现出显著的增长态势。尽管互联网普及率仅为34.5%,但印度已成为全球第二大互联网用户市场,仅次于中国。鉴于此,了解客户在不同地理位置的购物偏好对于零售商来说至关重要，尤其是在面对各种敏感性和地区性社会心理障碍的情况下。 本段落旨在探究影响印度各地消费者在线购买行为的因素，并针对各个识别出的产品类别开发和验证随机森林预测模型。通过这些模型来判断哪些产品领域更适合在线销售，而哪些则更适宜传统渠道推广。为了获取数据,我们从18个州的受访者中收集了共124份基于问卷调查的数据。 该研究结合离线及在线购物环境下的消费者行为分析,以全面理解客户的购买偏好。实验结果显示，在书籍和电子产品等类别上，随机森林模型具有超过85%的高灵敏度，这表明顾客对这些产品类别的在线购买意愿强烈；而对于电影、运动器材以及手袋这类商品，“特殊性”指标值较高，则预示着线下购物更受欢迎。 零售商可借助该预测工具来根据地理位置评估消费者行为，并据此调整营销策略。对于前者,企业应加大线上推广力度，而后者则需进一步提升实体店的客户服务体验以增强竞争力。