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采用机器学习技术来分析交叉销售的客户记录
这项研究深入研究了健康保险交叉销售，其中将其他保险产品促进了现有保单持有人，建议对拥有基本健康保险的人进行补充保险，例如牙科或人寿保险。这项研究的重点是应用机器学习来预测南非客户之间的交叉销售机会。目的是开发一种预测模型，以帮助健康保险公司确定潜在的交叉销售客户。利用定量研究方法，使用各种机器学习算法（包括随机森林，k-nearest邻居，Xgboost分类器和python中的逻辑回归）分析了健康保险消费者信息的全面数据集。结果表明，逻辑回归是表现最佳的模型，当在1,000,000个健康保险客户的数据集中接受17个功能，包括健康保险客户信息，因此获得了0.83的准确得分，F1得分为0.91。发现的分析表明，以前的保险和更长的服务历史的客户更有可能购买其他健康保险产品。这些见解使健康保险公司通过改善客户的目标和保留策略来增强收入，从而为行业对有效的交叉销售方法的理解提供了宝贵的信息。该方法包括定量数据提取和机器学习应用，因此有助于交叉销售策略理解的进步。
海滩供应商：对销售人员的人际交往能力和销售能力的定性调查
摘要 - 在管理领域中使用定性研究非常重要，因为它可以深入了解复杂现象，并提供有价值的见解，仅定量研究就无法捕获。这项研究是通过批判现实主义的角度进行的，采用了归纳研究方法，一种基础理论研究策略，并作为研究工具，以研究希腊一组海滩供应商在两年内的行为和动态。观察被用作研究工具，以收集有关供应商的活动，互动和策略的丰富和详细数据。在这项研究中，研究人员确定了四种不同类型的海滩供应商：微风，拉索，Midge和Dart。这些类别是根据供应商的观察到的行为，策略和特征开发的。对供应商产品产品的理解为管理从业者和政策制定者制定支持Salesforce的战略提供了宝贵的见解。
销售指南
Section B2-1.1, Occupancy Types 158 ........................................................................................................................ B2-1.1-01, Occupancy Types (10/05/2022) 158 .....................................................................................................Section B2-1.2, LTV, CLTV, HCLTV, and Subordinate Financing 162 ............................................................................ B2-1.2-01, Loan-to-Value (LTV) Ratios (06/01/2022) 162 ....................................................................................... B2-1.2-02, Combined Loan-to-Value (CLTV) Ratios (12/04/2018) 164 .................................................................... B2-1.2-03, Home Equity Combined Loan-to-Value (HCLTV) Ratios (02/23/2016) 165 ............................................ B2-1.2-04, Subordinate Financing (05/03/2023) 167 ..................................................................................................................................................................Section B2-1.4, Loan Amortization Types 189 ............................................................................................................. B2-1.4-01, Fixed-Rate Loans (12/14/2022) 189 ...................................................................................................... B2-1.4-02, Adjustable-Rate Mortgages (ARMs) （12/14/2022）190 ............................................................................................................................................................................................................................................................................... ........................................................................................................Section B2-1.3, Loan Purpose 171 ............................................................................................................................... B2-1.3-01, Purchase Transactions (12/16/2020) 171 ............................................................................................. B2-1.3-02, Limited Cash-Out Refinance Transactions (12/11/2024) 174 ................................................................ B2-1.3-03, Cash-Out Refinance Transactions (02/01/2023) 180 ............................................................................ B2-1.3-04, Prohibited Refinancing Practices (08/04/2021) 185 .................................................................................................................................................................................................................................Citizen Borrower Eligibility Requirements (07/28/2015) 226 .................................................... B2-2-03, Multiple Financed Properties for the Same Borrower (06/01/2022) 226 .................................................. B2-2-04, Guarantors, Co-Signers, or Non-Occupant Borrowers on the Subject Transaction （09/02/2020）Section B2-1.5, Other Loan Attributes and Related Policies 206 ................................................................................. B2-1.5-01, Loan Limits (02/02/2022) 206 ............................................................................................................... B2-1.5-02, Loan Eligibility (06/05/2024) 207 ......................................................................................................................................................................................................................................................................... ...................................................................................................... B2-1.5-05, Principal Curtailments (11/06/2024) 222 .............................................................................................. Chapter B2-2, Borrower Eligibility 223 .............................................................................................................................. B2-2-01, General Borrower Eligibility Requirements (12/14/2022) 223 .................................................................. B2-2-02, Non–U.S.
销售 HPE AI 和即服务解决方案，修订版 24.41
课程内容包括：• 推动客户偏好 AI 和即服务解决方案的市场趋势。• HPE 在 AI 驱动解决方案方面的市场领导地位。• 如何准备与客户进行有效的 AI 和即服务对话（包括 AI 入门）• 定位在 HPE GreenLake 云上运行的 HPE SaaS 和 IaaS 解决方案。• 了解 HPE GreenLake Flex 解决方案的机会，根据特定客户要求量身定制• HPE 如何支持合作伙伴实现 AI 和即服务之旅。
将轮胎卖给出售公里。米其林品牌成功的策略是否成功？
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应用K-Nearest邻居机器学习算法用于预先销售畅销产品Muhtajuddin Danny 1*，Asep Muhidin 2，AK
摘要在商业界越来越激烈的竞争发展，并伴随着信息技术的进步，使零售公司陷入了更严格，更开放的竞争状况。PT LG Innotek印度尼西亚是唯一在印度尼西亚生产调谐器的公司。查看消费者需求，PT LG Innotek必须提高产品质量，并添加消费者喜欢和经常购买的产品。因此，PT LG Innotek Indonesia需要进行分析，以帮助公司识别倾向于销售良好的产品。可以通过应用机器学习算法（尤其是K-Neartible最邻居方法）进行此分析。这项研究的目的是找出KNN算法在预测销量良好且在印度尼西亚PT LG Innotek销售不佳的产品方面的表现。基于分析结果，预测结果的精度水平为94.74％，错误率为5.26％。具有高度的准确性和较低的错误率，可以得出结论，K-Near-Neigral方法有效地用于预测PT LG Innotek Indonesia最佳销售产品的销售。
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更高级别的探索和演示技能 绘制客户决策的结构和流程，以确保产品与关键利益相关者的要求保持一致。 掌握研究、访谈、需求分析和流程映射，以发现空白机会并创造价值。 深入了解如何管理、组织、分析和批判性思考客户关系，以开发与当前和未来的需求和机会直接相关的整体解决方案。 利用经过验证的框架和模型以有组织的方式捕获、使用和呈现信息，主动提出对实现客户目标和共同成功影响最大的建议。
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