学术伙伴关系:Q&A和博士. 田龙秀研究消费者预测行为数据
因为德晋集团与领先的学术机构合作来创造 行业移动研究，没有更好的方法来建立一个创新 社区比连接德晋集团深厚的学术知识的合作伙伴 下一代有远见卓识的人正在积极进取 科技公司. 正如德晋集团首席执行官马克·贝戈尔所说，这是关键 向外看，而不是向内为客户提供解决方案.
推动创新和创造变革性的解决方案才是 这是几个德晋集团项目的主要关注点，包括 德晋集团 加速 和 学术 合作伙伴关系 程序.
Dr. Longxiu田 市场营销学助理教授是谁 北卡罗来纳大学凯南-弗拉格勒商学院. 田 尤其研究消费者对营销活动的反应 在不确定的环境中做出选择时，更好地告知企业 客户关系管理行动.
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跟德晋集团说说你在艾可法克斯的工作 加速程序.
通过与我在北卡罗来纳大学的MBA学生和利益相关者的交谈， 我开始对企业家这方面很感兴趣 商业世界与营销有关，尤其是销售 直接面向消费者，帮助消费者做出更好的选择.
加速计划的机会来了 我的部分工作是 学术 合作伙伴计划. 这是德晋集团主办的第二年 加速计划，该计划旨在帮助科技公司 所有规模的企业都可以利用德晋集团的信息生态系统进行建设 变革性的，数据驱动的解决方案 彼此.
考虑到我处理德晋集团数据的背景，还有 从广义上思考德晋集团数据在我所谓的数据范围内的位置 “营销数据的分类”，我的角色是与这些人交谈 公司要了解自己的产品所处的位置 生命周期或启动开发周期，并帮助他们认识到 不同类型的数据对其营销需求的价值.
你能多告诉德晋集团一些数据是如何确定的吗 符合营销数据的分类?
在市场营销和营销分析领域， 客户数据可分为四大类:
- 标识符:客户是谁，他们住在哪里， 他们的电子邮件和短信的电话号码. 这些就是 你可以把经典的分割变量叫做公司 俘获他们的客户. 在某些方面，这些是 这些变量普遍存在，但不具有预测性，不像 提供客户未来偏好的信息. 这就是 市场结果真的很重要.
- 用户参与数据:何时 客户登录了吗? 他们会点击进入你的邮件吗? 一般来说, 他们是如何与你的应用和网站互动的.
- 关系数据:他们使用的是什么电话计划? 他们用什么包装? 他们得到了什么服务 你?
- 感知数据:他们如何看待你的产品? 他们在网上提供的那种评论.
那么，德晋集团数据在这个分类中有什么不同呢? 德晋集团数据可以补充这些客户数据，并帮助告知未来 偏好和行为. 假设一家公司想要做一个 为客户推荐信用卡. 在那个空间里， 公司想要知道的是那种权衡 他们的客户，特别是广大的消费者，都在赚钱 他们的信贷决策. 他们考虑过什么样的贷款? 他们考虑过什么样的信用卡? 他们的信用是多少 现在就得分? 这将给公司带来很大的信息 可以推荐给消费者的信用卡 德晋集团数据可以提供的视角，基于 公司的允许用途.
你和他们进行了什么样的对话 参与加速计划的公司?
有结构化的互动也有非结构化的互动 的相互作用. 也有特定的“办公时间” 对于这些公司. 之后，有分组讨论，然后 事实上，一些最有趣的对话就是在那里发生的.
例如，有一家公司打电话给我 Vacay总部，他们正在定位 他们是旅行奖励专家. 他们在想 关于他们的产品以及他们想要如何定位自己 作为投资者，VacayHQ很有兴趣了解这些见解的价值 他们从他们的客户以及如何传达给投资者那里获得收益 他们所做的事情的价值不仅仅是创造一个 推荐下一张积分最多的信用卡.
最终，这是风投(风险资本家)在寻找的 不仅仅是你如何为客户服务，还有数据的价值 这也是你所创造的.
回到你的学术伙伴角色和你的 与德晋集团数据科学家合作. 其中一个领域 collaboration involves Bayesian machine learning; can 你 解释更多关于贝叶斯机器德晋集团以及它是如何融合的 新旧观念?
贝叶斯机器德晋集团是关于灵活性的 理解客户选择之间的复杂关系 行为上有坚定的决定，不需要限制 德晋集团回到了传统的模型中 经济学和统计学往往在数据方面受到限制 类型或有关底层数据生成过程的假设. 同时，贝叶斯机器德晋集团保留了模型推理， 比如量化输入的不确定性的能力 考虑其对结果变量的影响. 如果你愿意，那就是现代 具有老派解释性的机械.
我用的一种方法叫做变分法 自编码器(VAE)，这源于计算机视觉和自然 语言处理. VAE在这些领域取得了很多成功， 包括最近的基于Stable的文本到图像数据融合模型 扩散，这是一种等级的VAE. 这是主动的 将VAE应用于德晋集团看到的营销数据的研究，比如 这四种类型的营销分类和结果 像购买，获取和留存等变量. 不幸的是,你 难道不能从计算机视觉中获取一个模型，然后直接用在上面吗 营销数据. 我的研究涉及开发新的VAE模型 这使得数据融合的营销数据，如客户调查 拥有客户关系管理数据库.
另一个在贝叶斯机中很流行的技术 德晋集团称为高斯过程建模. 这来自于 信号处理，但它在市场营销中应用得很好 成功地理解非线性时间趋势. 这个也有很多 与理解信用评分如何演变有关 个人消费者水平，这些潜在的时间趋势如何变化 客户，以及贷方和其他金融机构 能否利用这些信息更好地服务于自己的客户呢 在欺诈和异常检测等领域.
总的来说，在我的 与德晋集团合作，与这里的数据科学家合作 应用贝叶斯机器德晋集团技术来更好地理解 消费者的信用和财务决策. 的规模和丰富程度 德晋集团的数据让德晋集团能够发现一些见解和模式 在数据分析领域是无与伦比的吗. 我希望 通过这种研究伙伴关系，德晋集团可以找到创新的方法 更好地解决消费者的需求，帮助他们更好地导航 财务决策.
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