Lösen Sie die Kundensegmentierung mit maschinellem Lernen

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Dieser Artikel wurde im Rahmen der Data Science Blogathon

Das Segmentierung de clientes generalmente se basa en enormes conjuntos de datos y, insbesondere, exige que se diseñen de manera adecuada. Aus diesem Grund, 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..

Index

  • 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.
  • Fazit
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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 Gruppe de manera eficiente y competente de forma individual.

El propósito de segmentar a los clientes es determinar cómo Korrelation 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.

Im Marketing, una corporación Segment compradores o compradores según el Estándares de segmentación asociados y una amplia gama de causas tales como:

Segmentación demográfica que incluye:

  • Geschlecht
  • Alter
  • ocupación
  • Familienstand
  • Eintrag

Segmentación geográfica que incluye:

  • Land
  • Zustand
  • ciudad de residencia
  • Ciudades o condados específicos

Segmentación tecnográfica que incluye:

  • tecnologias
  • Software
  • mobile Geräte

Segmentación psicográfica que incluye:

  • actitudes personales
  • Werte
  • intereses
  • rasgos de personalidad

Segmentación conductual que incluye:

  • Handlungen oder Unterlassungen
  • Ausgabengewohnheiten / Konsum
  • Nutzung von Funktionen
  • Häufigkeit von Sitzung
  • Browserverlauf
  • durchschnittlicher Bestellwert

Efecto de la segmentación de clientes en el ámbito del marketing

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Segmentierung von Nutzern, Vermarkter können das Maximum aus ihren Betriebshaushalten herausholen, indem sie sich an die richtigen Zielgruppen wenden. Sie können direkt mit Kunden kommunizieren, die sicher konvertieren, ohne Geld für Impressionen oder Nutzer auszugeben, die nicht bereit sind, das nächste Produkt zu kaufen.

Und du kannst Marketingnachrichten gestalten & mach sie attraktiv um die Perspektiven produktiver durch den Kanal zu halten. Diese Arbeit kann sowohl mit Intelligenz als auch mit Produktentwicklung verbunden werden.

Bestimmt, Die Segmentierung fördert ein Unternehmen auf folgende Weise:

  • 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, vorzugsweise).
  • 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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Die meisten Unternehmen, 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 Analyse 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. Es kann die Marketingstrategie des gesamten Unternehmens abbilden, um sie verschiedenen Konsumentennischen bereitzustellen.
  4. Untersucht das Segment: Nach dem Vergleich der Beschreibung und der Bedeutung des Marketings für verschiedene Kundensegmente, muss ein Unternehmen erkennen, wie es seine Produkte oder Dienstleistungen in eine nützlichere Unterstützung umwandeln kann. Zum Beispiel, kann bestimmen, dass für einige Käufer höhere Preise oder Rabatte als für andere angewendet werden, um die bestehende Kundenbasis zu erweitern.

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

Maschinelles Lernen, eine Art von künstlicher Intelligenz, kann ähnliche Kundendatensätze untersuchen und die Kundensegmente mit der profitabelsten und am wenigsten geeigneten Leistung interpretieren.

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. Andererseits, el resultado estará sucio y desordenado.

Alternative, 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, weiter zum nächsten Schritt.

Paso 2: recopile y prepare los datos

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Der nächste Schritt ist armar los datos a herausfinden 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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Gruppierung von K-Strümpfen es un método famoso de aprendizaje automático sin supervisión. Este método obtiene todos los diversosracimos”Y los golpea colectivamente mientras los mantiene tan pequeños como sea posible.

Los algoritmos funcionan de esta manera:

  • Zuerst, Wir initialisieren den Wert von k zufällig als die Anzahl der Cluster oder n-Zentroiden.
  • Dann, Wir weisen jeden Datenpunkt dem nächstgelegenen Zentroid zu und bilden getrennte Gruppen, während wir das Zentrum in die Mitte der gesamten Gruppe unter Verwendung der euklidischen Distanz verschieben.
  • Während der Arbeit mit den vorherigen Schritten, Überprüft und versucht der Algorithmus, die Summe der quadrierten Abstände zwischen den gruppierten Punkten und dem Mittelpunkt für alle Gruppen zu minimieren.
  • Wenn alle Datenpunkte zugewiesen sind, Endet die Wiederholung.

Paso 4: Anpassung der optimalen Hyperparameter für das Modell

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Bestimmung des vorteilhaftesten Sets von Hyperparametern 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.

Bei der Wahl das valor k, Seleccionaremos sobre los principios de optimización de las K-medias, inercia, practicando el Ellenbogenmethode.

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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Schließlich, visualizamos las decisiones aplicando el código abierto Plotly-Python, una biblioteca de trazado en Python para hacer iGrafik, 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, Innovationsveröffentlichungen und Roadmap der Ware.

Es wird Ihrer Organisation außergewöhnlich klarere Überlegungen darüber liefern, welche Kunden die Bindungsrate haben, Die Verträge und die effektivsten zusätzlichen Metriken, die Sie ursprünglich geplant haben.

Fazit

Die Kundensegmentierung ist entscheidend. Maschinelles Lernen kann den gesamten Prozess steuern. Alle verschiedenen Gruppen zu entdecken, die eine bedeutendere Kundenbasis aufbauen, ermöglicht es Ihnen, in das Gehirn der Kunden einzutreten und ihnen genau das zu geben, wonach sie sich sehnen, Verbesserung ihrer Beteiligung und Erweiterung ihrer Gewinne.

Die Quelle aller verwendeten Bilder ist Wikipedia.

Vielen Dank für das Lesen meines Artikels. Bitte kommentieren Sie und vergessen Sie nicht, diesen Blog zu teilen, da es mich motivieren wird, mehr hochwertige Blogs zu Themen im Zusammenhang mit ML und DL zu liefern. Vielen Dank für Ihre Hilfe, Zusammenarbeit und Unterstützung!

Über den Autor

Mrinal Walia ist ein professioneller Python-Entwickler mit Erfahrung in Informatik und spezialisiert sich auf maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Computer Vision. Abgesehen davon, Mrinal ist ein interaktiver Blogger, Autor und Geek mit über vier Jahren Berufserfahrung. Mit Erfahrung in den meisten Bereichen der Informatik, Mrinal arbeitet derzeit als Test- und Automatisierungsingenieur bei Versa Networks, Indien. Mein Ziel ist es, meine kreativen Ziele Schritt für Schritt zu erreichen, und ich glaube daran, alles mit einem Lächeln zu tun.

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