A Machine learning and Empirical Bayesian Approach for Predictive Buying in B2B E-commerce

要約

インドのような発展途上国では、従来の企業間取引 (B2B) 商取引は、買い手と売り手の間の強固な関係、信頼、信用協定の確立に大きく依存しています。
その結果、電子商取引企業は頻繁に利用します。
テクノロジーを通じてインドの貿易に革命を起こすというビジョンを持って 2016 年に設立された Udaan は、インド最大の企業間電子商取引プラットフォームです。
Udaan は、ライフスタイル、エレクトロニクス、家庭などのさまざまな製品カテゴリにわたって事業を展開しており、購入者との関係を構築し、発注手続きを合理化し、特別プロモーションを促進するために電話応対者を雇用しています。
購入者の発注行動を正確に予測することは、持続可能な成長を達成し、競争力を高め、電話発信者の効率を最適化するための極めて重要な要素として浮上します。
この課題に対処するために、XGBoost とポアソン ガンマ モデルの修正バージョンで構成されるアンサンブル アプローチを採用し、顧客の注文パターンを正確に予測しました。
このペーパーでは、適切な機能の賢明な選択によって強化された、機械学習と経験的ベイジアン アプローチの戦略的融合についての詳細な調査を提供します。
この革新的なアプローチにより、顧客の注文率が 3 倍という驚くべき増加をもたらし、e コマース業界に変革的な影響を与える可能性を示しています。

要約(オリジナル)

In the context of developing nations like India, traditional business to business (B2B) commerce heavily relies on the establishment of robust relationships, trust, and credit arrangements between buyers and sellers. Consequently, ecommerce enterprises frequently. Established in 2016 with a vision to revolutionize trade in India through technology, Udaan is the countrys largest business to business ecommerce platform. Udaan operates across diverse product categories, including lifestyle, electronics, home and employ telecallers to cultivate buyer relationships, streamline order placement procedures, and promote special promotions. The accurate anticipation of buyer order placement behavior emerges as a pivotal factor for attaining sustainable growth, heightening competitiveness, and optimizing the efficiency of these telecallers. To address this challenge, we have employed an ensemble approach comprising XGBoost and a modified version of Poisson Gamma model to predict customer order patterns with precision. This paper provides an in-depth exploration of the strategic fusion of machine learning and an empirical Bayesian approach, bolstered by the judicious selection of pertinent features. This innovative approach has yielded a remarkable 3 times increase in customer order rates, show casing its potential for transformative impact in the ecommerce industry.

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