Come capire se il cliente sarà un cattivo pagatore con l’intelligenza artificiale, un pratico esempio

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Oggi scopriremo, grazie ad un algoritmo che implementa il classificatore di Naive-Bayes (un classificatore che si basa sul teorema delle probabilità di Bayes), come individuare preventivamente se i clienti (o potenziali clienti) saranno buoni o cattivi “pagatori” per un particolare prodotto o servizio.

Buona parte dei sistemi gestionali permettono di esportare l’elenco dei clienti e la rispettiva situazione delle fatture saldate o insolute.

Queste informazioni sono fondamentali per il riconoscimento predittivo e rappresentano il training set dell’algoritmo.

Più l’esportazione è dettagliata e migliore sarà l’accuratezza della predizione.

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