 Bir müşterinin satın alma davranışındaki kalıpları tespit etmek için bir algoritma oluşturun
 Bir marketten müşteri satın alma verileri.
Algoritma, bir mağazadan müşteri satın alma verilerini girdi olarak almalı ve müşterinin satın alma davranışındaki kalıpları tespit etmek için veri analizi tekniklerini kullanmalıdır. İlk adım, satın almalardaki herhangi bir model veya eğilim için verilerin analiz edilmesini içerecektir; bu, satın alınan ortak ürünlerin, müşterilerin ürünleri satın alma eğiliminde olduğu günün saatlerinin veya müşteri satın alma işlemlerinin düzenliliğinin analizini içerebilir. Bir sonraki adım, müşterileri satın alma alışkanlıklarına göre gruplandırmak için kümeleme algoritmaları uygulamak olacaktır. Kümeleme algoritmaları, müşterileri mağazayı ziyaret etme sıklıkları, satın aldıkları ürün çeşitleri veya ziyaret başına harcadıkları toplam miktar gibi satın alma alışkanlıklarındaki benzerliklere göre gruplayabilir. Algoritma daha sonra farklı kullanıcı segmentlerini belirlemek için bu verileri daha fazla değerlendirebilir. Bu, hangi kümelerin en değerli veya potansiyel müşterileri temsil edebileceğini belirlemek için farklı kümelerin analiz edilmesini içerecektir. Örneğin, nadiren ürün satın alan müşteriler, promosyon kampanyaları veya sadakat programları için hedeflenebilecek potansiyel müşterileri temsil edebilir veya düzenli olarak geniş bir ürün yelpazesi satın alan müşteriler daha değerli müşteriler olarak tanımlanabilir. Son olarak, algoritma, sonuçları grafik veya şema gibi anlaşılması kolay bir formatta sunabilmelidir. Bu, mağaza yöneticilerinin müşteri satın alma davranışı hakkında bilgi edinmesine ve daha etkili promosyon kampanyaları veya sadakat programları oluşturmasına olanak tanır.