復購預測將基于用戶既往購買行為記錄，通過訓練算法模型，預測用戶在未來指定時間內復購的可能性，找到大量非品牌原核心人群的高復購概率人群，為業務圈選外機會人群補充，繼而針對這些高復購概率人群進行重點運營，提升品牌復購率。
數據及功能鏈路如下圖所示。
您需要提供行為數據集進行算法模型訓練，對行為數據集的要求請參見行為數據集樣例。
基于算法模型進行預測時，可預測的用戶和周期范圍取決于行為數據集：
可預測用戶范圍：算法模型使用的行為數據集涉及的用戶，且用戶在該行為數據集中必須在近1年內有購買行為，即近1年內沒有購買行為的用戶不可預測。其中，近1年是指行為數據集中的最晚行為時間往前1年。
可預測周期范圍：以算法模型使用的行為數據集的最近行為時間為基準，從該天起的未來N天，N可設置為15~90。請參見下圖中的示例。
購買復購預測功能包，具體信息請參見售賣清單和計費說明。
接入數據源，僅支持分析ADB3.0類型的空間數據源或組織數據源中的數據，請分別參見新建空間數據源、組織數據源表授權。
按照行為數據集樣例的要求準備行為數據表，然后新建行為數據集。
新建算法模型，在模型訓練成功后，查看模型的訓練詳情，了解模型的訓練特征Top10、模型驗證情況，請參見模型配置。
在數據變化較大時更新模型，以便保持人群預測的準確度，請參見手動更新。
基于已有算法模型新建人群預測任務，查看并使用預測結果，請參見人群預測。
