marketing

Интернет-магазин собирает историю покупателей, проводит рассылки предложений и планирует будущие продажи. Для оптимизации процессов надо выделить пользователей, которые готовы совершить покупку в ближайшее время.
Цель проекта: "Предсказать вероятность покупки в течение 90 дней"

Заказчиком предоставлены следующие данные:

Датасет apparel-purchases - история покупок с признаками:

• client_id - идентификатор пользователя
• quantity - количество товаров в заказе
• price - цена товара
• category_ids - вложенные категории, к которым отнсится товар
• date - дата покупки
• message_id - идентификатор сообщения из рассылки

Датасет apparel-messages - история рекламных рассылок с признаками:

• bulk_campaign_id - идентификатор рекламной кампании
• client_id - идентификатор пользователя
• message_id - идентификатор сообщений
• event - тип действия
• channel - канал рассылки
• date - дата рассылки
• created_at - точное время создания сообщения

Датасет apparel-target_binary - совершит ли клиент покупку в течение следующих 90 дней с признаками:

• client_id - идентификатор пользователя
• target - целевой признак