Узнайте, как данные о потребителях можно использовать для оптимизации продаж и маркетинговых стратегий.

Допустим, вы работаете с отделом продаж и маркетинга для достижения заранее поставленных целей вашей компании.

В то время как ваша компания преуспевает с точки зрения получения дохода и удержания клиентов, вы не можете не думать, что она может добиться большего.

В настоящее время реклама, рекламные акции и специальные предложения однородны для всех клиентов, что является серьезной проблемой. Взаимодействие с клиентами таким образом, что они не будут восприимчивы, равносильно трате вашего рекламного бюджета.

В конце концов, вы же не хотите, чтобы ваша компания тратила свой ограниченный бюджет на рассылку купонов на подгузники студентам колледжей или рекламу игровых консолей пожилым женщинам.

Чего вы действительно хотите, так это адаптировать свой подход к каждому типу клиентов, чтобы получить максимальную отдачу от ваших маркетинговых инвестиций.

Возникает вопрос: как правильно различать людей в вашей потребительской популяции?

Вот где кластеризация вступает в игру.

С данными о потребителях, которые ваша компания тщательно собирала, у вас есть средства для проведения кластерного анализа, чтобы разделить ваших потребителей на соответствующие группы и настроить свою маркетинговую стратегию для каждой группы.

Благодаря подходу, адаптированному к различным типам клиентов, вы сможете извлечь максимальную выгоду из своих инвестиций в рекламу и рекламные акции.

Здесь вы получите больше информации о том, как наука о данных может помочь компаниям сегментировать свою потребительскую аудиторию.

В следующем тематическом исследовании алгоритм кластеризации k-средних будет использоваться для поиска оптимального способа разделения клиентов на группы.

Пример успеха

Цель состоит в том, чтобы использовать данные о клиентах, чтобы выяснить, как разделить совокупность потребителей на идеальную группу кластеров.

Доступ к данным (без авторских прав) можно получить здесь.

Предварительный просмотр набора данных ниже показывает информацию, предоставленную для каждого клиента.

Предварительная обработка данных

Мы предварительно обрабатываем набор данных, чтобы его можно было ввести в алгоритм кластеризации. Это влечет за собой:

  • удаление нежелательных функций
  • удаление пропущенных значений
  • удаление выбросов
  • кодирование категориальных признаков

После этого данные будут подвергнуты нормализации и анализу главных компонент (PCA). Нормализация данных гарантирует, что модель машинного обучения не будет смещена в сторону каких-либо функций, тогда как PCA уменьшит размерность набора данных, чтобы уменьшить переоснащение.

Построение модели кластеризации

Далее нам нужно определить идеальное количество кластеров для этой группы потребителей. Это легко определить методом локтя.

В то время как метод локтя можно выполнить вручную, он значительно упрощается с помощью библиотеки yellowbrick, которая может построить визуальный сюжет с помощью одной строки кода.

Метод локтя предполагает, что было бы идеально разделить нашу совокупность потребителей на четыре группы.

Давайте создадим модель кластеризации k-средних, которая относит каждого клиента к одному из четырех кластеров.

Чтобы визуализировать результаты кластеризации, мы можем разработать точечный график.

Координаты точек, представляющих клиентов, будут основаны на первых двух компонентах PCA.

Интерпретация

В этот момент у вас может возникнуть соблазн похлопать себя по спине, но работа еще не сделана.

Спросите себя: чему вы действительно научились на данный момент?

Даже если вы разделили своих потребителей на группы, имеет ли вообще какое-либо значение способ группировки?

Если вы не можете объяснить кластеры, сформированные вашим алгоритмом, все ваши усилия бесплодны. Для людей, которым вы представляете свои выводы, группа кластеров без четко определенных признаков ничем не отличается от группы кластеров, составленных случайным образом.

Кластерный анализ будет иметь значение только в том случае, если вы сможете объяснить, как разделены ваши клиенты. Это позволит вам понять каждую группу, а затем соответствующим образом спланировать маркетинговую стратегию для каждой группы.

Мы можем использовать диаграммы для сравнения каждого кластера с точки зрения возраста, опыта работы и размера семьи.

Мы можем использовать круговые диаграммы для сравнения каждого кластера с точки зрения пола, семейного положения, статуса выпускника, профессии и оценки расходов.

Для удобства мы можем создать функцию, которая генерирует круговые диаграммы, сравнивающие кластеры по данному признаку.

Ниже показаны круговые диаграммы, сравнивающие кластеры.

Пол:

Семейное положение:

Статус выпуска:

Профессия:

Оценка расходов:

Судя по визуальным диаграммам, потребительская популяция в основном сегментирована по возрасту, семейному положению, профессии и покупательной способности.

Теперь мы можем определить определяющие черты каждого кластера.

Кластер 0: одинокие люди из сферы искусства и развлечений с низкой покупательной способностью.

Кластер 1: люди среднего возраста, состоящие в браке, работающие в сфере искусства, со средней покупательной способностью.

Кластер 2: Молодые, одинокие люди без высшего образования и с низкой покупательной способностью.

Кластер 3: пожилые, женатые люди с хорошо оплачиваемой работой и высокой покупательной способностью.

Теперь, когда мы понимаем демографический состав каждого кластера, мы наконец можем создать надежную маркетинговую стратегию, ориентированную на каждую группу клиентов.

Кроме того, любые новые клиенты могут быть отнесены к кластеру и будут получать рекламу и специальные предложения, которые им больше всего подходят.

Заключение

Степень, в которой данные могут помочь улучшить процесс принятия решений, просто поразительна.

Используя набор данных, содержащий личные данные клиентов, мы можем эффективно разделить клиентов на группы с четко определенными характеристиками.

Теперь вы знаете удобство кластеризации и ее роль в принятии бизнес-решений.

Надеемся, что эта демонстрация, являясь частью более широкой картины, дала понимание того, почему у компаний такой высокий спрос на должности, связанные с манипулированием данными.

В умелых руках данные можно использовать для радикальной оптимизации бизнес-моделей, повышения удовлетворенности и удержания клиентов, а также максимизации прибыли. Текущие отрасли признают это, поэтому теперь вы можете увидеть много объявлений о вакансиях на такие должности, как аналитики данных, ученые по данным, инженеры по данным и т. д.

Для компаний, стремящихся преуспеть на конкурентном рынке, важно, чтобы на их работе работали специалисты по работе с данными.

Желаю вам удачи в ваших начинаниях в области науки о данных!

Рекомендации

Ветрира. (2020). Сегментация клиентов (версия 1). Получено 7 ноября 2021 г. с https://www.kaggle.com/vetrirah/customer.