Resuelva la segmentación de clientes con aprendizaje automático

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Este artículo fue publicado como parte del Blogatón de ciencia de datos

La segmentación de clientes generalmente se basa en enormes conjuntos de datos y, especialmente, exige que se diseñen de manera adecuada. Debido a esto, en el tutorial de hoy, aprenderemos sobre la segmentación de clientes en el dominio del marketing y cómo abordar este problema con la ayuda del aprendizaje automático..

Índice

  • Segmentación de clientes y sus tipos
  • Efecto de la segmentación de clientes en el ámbito del marketing
  • Puntos clave para recordar para la segmentación de clientes en el dominio de marketing
  • Pasos para realizar la segmentación de clientes con algoritmos de aprendizaje automático.
  • Conclusión
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Segmentación de clientes y sus tipos

Segmentación de clientes es el método de distribuir una base de clientes en grupos de personas en función de características mutuas para que las organizaciones puedan comercializar grupo de manera eficiente y competente de forma individual.

El propósito de segmentar a los clientes es determinar cómo correlación a los clientes en múltiples segmentos para maximizar beneficios del cliente. La segmentación de clientes perfectamente realizada permite a los especialistas en marketing interactuar con cada cliente de la manera más eficiente.

En marketing, una corporación segmento compradores o compradores según el Estándares de segmentación asociados y una amplia gama de causas tales como:

Segmentación demográfica que incluye:

  • género
  • la edad
  • ocupación
  • estado civil
  • ingreso

Segmentación geográfica que incluye:

  • país
  • estado
  • ciudad de residencia
  • Ciudades o condados específicos

Segmentación tecnográfica que incluye:

  • tecnologias
  • software
  • dispositivos móviles

Segmentación psicográfica que incluye:

  • actitudes personales
  • valores
  • intereses
  • rasgos de personalidad

Segmentación conductual que incluye:

  • acciones o inacciones
  • hábitos de gasto / consumo
  • uso de funciones
  • frecuencia de la sesión
  • Historial de navegación
  • valor medio de la orden

Efecto de la segmentación de clientes en el ámbito del marketing

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Segmentando usuarios, comercializadores pueden obtener el máximo de sus presupuestos de operaciones dirigiéndose a las audiencias adecuadas. Puede conversar directamente con los clientes que están seguros de transformarse sin gastar dinero en impresiones o usuarios que no están dispuestos a comprar el siguiente producto.

Y tu puedes decorar mensajes de marketing & hazlos atractivo para mantener las perspectivas por el conducto de forma más productiva. Ese trabajo puede asociarse tanto con la inteligencia como con el desarrollo de mercancías.

Definitivamente, la Segmentación promueve una corporación de las siguientes formas:

  • Diseñe y brinde asesoramiento de marketing dirigido que resonará en asociaciones de clientes particulares, pero no en otras (que aceptarán notificaciones de acuerdo con sus requisitos e importancia, preferiblemente).
  • Decida el curso de comunicación más confiable para el segmento, desde correo electrónico, publicaciones en redes sociales, publicidad por radio o un procedimiento diferente, según la función.
  • Distinguir métodos para promocionar productos o nuevas mercancías u oportunidades de asistencia.
  • Establezca relaciones con los consumidores más confiables para mejorar la asistencia al cliente.
  • Análisis de selecciones de precios para concentrarse en los clientes más influyentes.

Puntos clave para recordar para la segmentación de clientes en el dominio de marketing

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La mayoría de las empresas, cuando comienzan con la segmentación de clientes, carecen de una visión y un objetivo claros. Puede probar las medidas posteriores para obtener segmentos en la atención al cliente a nivel universal.

  1. Examine los clientes actuales: Conocer la distribución geográfica, las preferencias / creencias del comprador, analizar la analítica de la página de búsqueda del sitio web, etc.
  2. Adquirir conocimiento de cada consumidor: Trazar un gráfico interactivo para cada cliente a una variedad de decisiones para explicar y predecir su respuesta, como los productos básicos, la asistencia y el contenido en el que participarán.
  3. Explique las posibilidades del segmento: Una vez que se han establecido las secciones, deben implementar una comprensión empresarial adecuada de cada segmento y sus dificultades y posibilidades. Puede mapear la política de marketing de toda la empresa para proporcionarla a diversos nichos de consumidores.
  4. Investiga el segmento: Después de comparar la descripción y la importancia del marketing de distintos segmentos de clientes, una empresa debe darse cuenta de cómo transformar sus productos o asistencia en una ayuda más válida. Por ejemplo, puede determinar la implementación de recortes más altos para algunos compradores que para otros para desarrollar su base de consumidores existente.

Pasos para realizar la segmentación de clientes con algoritmos de aprendizaje automático

El aprendizaje automático, una clase de inteligencia artificial, puede investigar conjuntos de datos de clientes similares e interpretar los segmentos de clientes con el rendimiento más beneficioso y más inadecuado.

Las acciones posteriores son una de las muchas estrategias para abordar la segmentación de clientes sobre el aprendizaje automático. Puede utilizar sus herramientas, socios y habilidades favoritas para manejar estos métodos cómodamente.

Paso 1: Diseñe un caso comercial adecuado antes de comenzar

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En la investigación de casos, necesitamos visualizar los hábitos y estilos de los consumidores desde diferentes perspectivas. No es necesario utilizar este método de forma imprudente. De lo contrario, el resultado estará sucio y desordenado.

Alternativamente, necesita una buena caso de negocio para empezar. La perspectiva de aplicar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial se puede pensar con:

  • «¿Se puede organizar el apoyo al consumidor en grupos para generar conexiones personalizadas dentro de ellos?«
  • “¿Es valioso determinar las reuniones de clientes más importantes dentro de todo el grupo de consumidores? «

Para apreciar completamente el gasto y la regulación de los clientes, puede practicar teniendo en cuenta los últimos puntos:

  • Cantidad de productos solicitados
  • tasa de retorno ordinaria
  • gasto acumulado

Una vez que haya preparado el caso comercial, continúe con el siguiente paso.

Paso 2: recopile y prepare los datos

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El siguiente paso es armar los datos a descubrir patrones y sesgos más diferentes dentro de los conjuntos de datos.

También necesitará configurar características complejas dependiendo de las métricas más relevantes para su organización. Puede involucrar:

  • Valor de vida medio
  • Costo de compra del consumidor
  • Placer del consumidor
  • Tasa de mantenimiento
  • Ganancias netas

Necesitará escalar, preprocesar y completar los valores faltantes utilizando las herramientas de código abierto disponibles en Python, como pandas, NumPy, etc. Este paso debe corregirse porque se suman al paso de visualización más adelante.

Cuantos más datos de clientes adicionales tenga, más precisa tomará la decisión en segmentación de clientes con aprendizaje automático.

Eso nos lleva al siguiente paso.

Paso 3: Realización de la segmentación mediante agrupación en clústeres de k-medias

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Agrupación de K-medias es un método famoso de aprendizaje automático sin supervisión. Este método obtiene todos los diversos «racimos”Y los golpea colectivamente mientras los mantiene tan pequeños como sea posible.

Los algoritmos funcionan de esta manera:

  • Primero, inicializamos aleatoriamente el valor de k como el número de conglomerados o n-centroides.
  • A continuación, asignamos cada punto de datos al centroide más cercano formando grupos separados mientras reubicamos el centro en el medio de todo el grupo empleando la distancia euclidiana.
  • Mientras trabaja con los pasos anteriores, el algoritmo verifica e intenta reducir la suma de las distancias cuadradas entre el punto agrupado y el medio para todos los grupos.
  • Cuando todos los puntos de datos se unen, termina la repetición.

Paso 4: Ajuste de los hiperparámetros óptimos para el modelo

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Determinar el kit más beneficioso de hiperparámetros porque un algoritmo es la medida posterior en los segmentos de clientes con Ml porque nos ayuda a lograr las multitudes de clientes más genuinas y satisfactorias.

Al elegir los valor k, Seleccionaremos sobre los principios de optimización de las K-medias, inercia, practicando el método del codo.

Con el método del codo decidiremos el k valor dondequiera que se sostenga la caída de la inercia.

Paso 5: visualización de los resultados

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Por fin, visualizamos las decisiones aplicando el código abierto Plotly-Python, una biblioteca de trazado en Python para hacer iGráficos, diagramas y diagramas interactivos. Entonces entendemos los cuadros y varios gráficos para desarrollar nuestra empresa.

Tener perfiles de consumidores genuinos al alcance de su mano ayudará a mejorar la orientación de las operaciones de marketing, los lanzamientos de innovación y la hoja de ruta de la mercancía.

Le proporcionará a su organización pensamientos excepcionalmente más evidentes sobre qué clientes tienen la tasa de retención, los contratos y las métricas adicionales más efectivas que planeó inicialmente.

Conclusión

La segmentación de clientes es fundamental. El aprendizaje automático puede controlar todo el proceso. Descubrir todos los diferentes grupos que construyen una base de clientes más significativa le permite entrar en el cerebro de los clientes y darles precisamente lo que anhelan, mejorando su participación y expandiendo sus ganancias.

La fuente de todas las imágenes utilizadas es wikipedia.

Gracias por examinar mi artículo. Por favor comente y no olvide compartir este blog, ya que me motivará a entregar más blogs de calidad sobre temas relacionados con ML y DL. ¡Muchas gracias por su ayuda, cooperación y apoyo!

sobre el autor

Mrinal Walia es un desarrollador de Python profesional con experiencia en informática y se especializa en aprendizaje automático, inteligencia artificial y visión por computadora. Además de esto, Mrinal es un blogger interactivo, autor y geek con más de cuatro años de experiencia en su trabajo. Con experiencia trabajando en la mayoría de las áreas de la informática, Mrinal trabaja actualmente como ingeniero de pruebas y automatización en Versa Networks, India. Mi objetivo es alcanzar mis metas creativas paso a paso y creo en hacer todo con una sonrisa.

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