Сегментация клиентов больше, чем кластеризация

Сегментация клиентов больше, чем просто кластеризация

Фреймворк, чтобы помочь вашей сегментации клиентов быть принятыми бизнесом

Когда возникает необходимость для команды по науке о данных создавать модель сегментации клиентов, это либо просьба от бизнеса, либо, реже, принятие решения со стороны специалистов по данным. В обоих случаях, потребность одна и та же: более глубокое понимание базы клиентов для принятия более точных, дифференцированных решений в каждом сегменте.

Однако я видел множество попыток кластеризации, которые не были приняты бизнесом, поскольку полученные сегменты не вызывали реакции или не могли быть использованы заинтересованными сторонами бизнеса. В этой статье я расскажу о ключевых шагах и стратегиях для максимизации принятия вашей сегментации внутри бизнеса.

• Постановка задачи
• Очистка данных
• Выбор алгоритма
• Понимание ваших кластеров
• Сколько кластеров?
• Проверка на стабильность
• Перевод в бизнес-правила (или нет)

Учитывая, что в фокусе “Прикладная наука о данных”, а не “Техническое Машинное Обучение”, эта статья не углубляется в тонкости различных алгоритмов кластеризации, так как существует бесчисленное количество ресурсов для тех, кто ищет более глубокое понимание (ссылка здесь или здесь).

Без лишних слов, начнем!

• Сколько данных нам нужно? Балансировка машинного обучения и вопросов безопасности
• Меры по кибербезопасности для предотвращения отравления данных
• The translation result is ‘ELS+ Stream Tool

1 — Постановка задачи: Цель, Размеры, Время

Как и в случае с любой работой, вам необходимо ответить на несколько важных вопросов перед технической работой.

Какие бизнес-цели сегментации?

→ Определите, что мы пытаемся понять о наших клиентах.

Есть множество способов взглянуть на клиентов, например, мы можем изучать основные транзакционные поведения (например, в рознице: сезонные ли они, каков спектр продуктов, стоимость и частота транзакций…), или мы можем…