🔮 预测能力
预测模型
基于早期数据预测长期表现。V2系统的预测模型利用W2的三维度融合数据，可以预测W12的满意度、复购概率和NPS，从"事后总结"转向"事前预判"。
🎯 预测模型演示
输入W2的三维度数据，预测W12的消费者表现
📊 基于W2数据的W12预测
🤖 ML Model v2.1
78%
预测复购概率
置信区间: 72%-84%
📈 关键预测因子贡献
D0感官愉悦度
+18%
W2情绪状态
-8%
W2依从性
+15%
功效期望匹配度
+10%
消费者类型权重
+8%
⚠️ 预警信号
W2情绪状态低于基准值，可能影响最终复购。建议在W3进行情绪干预（进度提示、社群鼓励）以提升预测复购概率至85%+
🧠 预测模型矩阵
复购概率预测
基于W2的三维度融合数据，预测消费者W12+的复购概率
预测准确率82%
AUC-ROC0.86
满意度预测
预测消费者W12的整体满意度评分（1-10分）
RMSE0.72
R²0.78
NPS预测
预测消费者的推荐意愿分类（推荐者/中立者/贬损者）
分类准确率79%
F1-Score0.81
流失风险预警
识别高流失风险用户，触发及时干预
召回率85%
精确率78%