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大数据与AI的快速发展，极大促进了管理决策智能化。但管理场景的跨域高维复杂性，效果评定的主观扰动等，使得机器学习方法在管理决策应用中“黑箱”现象更为凸显，即管理决策可解释差。本次分享将结合营销漏斗理论，基于消费者在线购物的情境特点和多阶段动态性，提出一种基于多阶段动态贝叶斯网络的推荐方法，可对消费者隐性的心理阶段转移和兴趣转换驱动的产品交互行为的生成过程进行建模和学习。该方法在具有良好的推荐精度的同时，还提供了另一种从消费者可观测行为探测不可观测心理阶段的解决方案，具有更好的可解释性，更有益于设计相应的营销策略。
[营销漏斗, 消费者, 营销策略]
卫强