Resolva a segmentação de clientes com aprendizado de máquina

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Este artigo foi publicado como parte do Data Science Blogathon

A segmentação de clientes geralmente é baseada em enormes conjuntos de dados e, especialmente, requer que eles sejam adequadamente projetados. Devido a isto, no tutorial de hoje, aprenderemos sobre a segmentação de clientes no domínio do marketing e como lidar com esse problema com a ajuda do aprendizado de máquina..

Índice

  • Segmentação de clientes e seus tipos
  • Efeito da segmentação de clientes na área de marketing
  • Pontos-chave a serem lembrados para a segmentação de clientes no domínio do marketing
  • Etapas para realizar a segmentação do cliente com algoritmos de aprendizado de máquina.
  • conclusão
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Segmentação de clientes e seus tipos

Segmentação de clientes é o método de distribuição de uma base de clientes em grupos de pessoas com base em características mútuas para que as organizações possam comercializar grupo com eficiência e competência individualmente.

O objetivo de segmentar clientes é determinar como correlação para clientes em vários segmentos para maximizar benefícios para o cliente. A segmentação de clientes perfeitamente executada permite que os profissionais de marketing interajam com cada cliente da maneira mais eficiente.

Em marketing, uma corporação segmento compradores ou compradores de acordo com o Padrões de segmentação associados e uma ampla gama de causas, como:

Segmentação demográfica que inclui:

  • Gênero sexual
  • idade
  • ocupação
  • Estado civil
  • entrada

Segmentação geográfica que inclui:

  • País
  • Estado
  • cidade de residência
  • Cidades ou condados específicos

Segmentação tecnológica que inclui:

  • tecnologias
  • Programas
  • Dispositivos móveis

Segmentação psicográfica que inclui:

  • atitudes pessoais
  • valores
  • interesses
  • Traços de personalidade

Segmentação comportamental que inclui:

  • ações ou omissões
  • hábitos de consumo / consumo
  • uso de funções
  • freqüência da sessão
  • Histórico de navegação
  • valor médio do pedido

Efeito da segmentação de clientes na área de marketing

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Segmentando usuários, marqueteiros podem obter o máximo de seus orçamentos operacionais, visando os públicos certos. Você pode bater um papo diretamente com clientes que certamente irão se transformar, sem gastar dinheiro em impressões ou usuários que não estão dispostos a comprar o próximo produto..

E você pode decorar mensagens de marketing & faça-os atraente para manter os clientes em potencial no pipeline de maneira mais produtiva. Esse trabalho pode ser associado tanto à inteligência quanto ao desenvolvimento de commodities..

Com certeza, A segmentação promove uma corporação das seguintes maneiras:

  • Projetar e fornecer conselhos de marketing direcionados que irão ressoar com associações de clientes individuais, mas não em outros (quem aceitará notificações de acordo com seus requisitos e importância, preferencialmente).
  • Decida o curso de comunicação mais confiável para o segmento, do email, postagens de mídia social, publicidade na rádio ou um procedimento diferente, dependendo da função.
  • Distinguir métodos de promoção de produtos ou novas mercadorias ou oportunidades de suporte.
  • Construir relacionamentos mais confiáveis ​​com o consumidor para melhorar o suporte ao cliente.
  • Análise de escolha de preços para focar nos clientes mais influentes.

Pontos-chave a serem lembrados para a segmentação de clientes no domínio do marketing

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A maioria das empresas, quando eles começam com a segmentação do cliente, falta uma visão clara e objetivo. Você pode testar medidas posteriores para obter segmentos de atendimento ao cliente globalmente.

  1. Procure os clientes atuais: Conheça a distribuição geográfica, As preferências / crenças do comprador, analisar a análise da página de pesquisa do site, etc.
  2. Adquira conhecimento de cada consumidor: Trace um gráfico interativo para cada cliente a uma variedade de decisões para explicar e prever sua resposta, como commodities, o atendimento e o conteúdo em que participarão.
  3. Explique as possibilidades do segmento: Uma vez que as seções foram estabelecidas, deve implementar um entendimento comercial adequado de cada segmento e suas dificuldades e possibilidades. Você pode mapear a política de marketing de toda a empresa para atender a diversos nichos de consumo.
  4. Pesquise o segmento: Depois de comparar a descrição e a importância do marketing de diferentes segmentos de clientes, uma empresa deve descobrir como transformar seus produtos ou assistência em uma ajuda mais válida. Por exemplo, pode determinar a implementação de cortes maiores para alguns compradores do que outros para desenvolver sua base de consumidores existente.

Etapas para realizar a segmentação do cliente com algoritmos de aprendizado de máquina

Aprendizado de máquina, uma espécie de inteligência artificial, pode investigar conjuntos de dados de clientes semelhantes e interpretar segmentos de clientes com o desempenho mais benéfico e inadequado.

As ações subsequentes são uma das muitas estratégias para abordar a segmentação do cliente no aprendizado de máquina. Você pode usar suas ferramentas, parceiros favoritos e habilidades para lidar com esses métodos confortavelmente.

Paso 1: Projete um caso de negócios adequado antes de começar

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Na investigação do caso, precisamos visualizar hábitos e estilos de consumo de diferentes perspectivas. Você não precisa usar este método de forma imprudente. Pelo contrário, o resultado será sujo e bagunçado.

alternativamente, preciso de um bom caso de negócios para começar. A perspectiva de aplicar o aprendizado de máquina e a inteligência artificial pode ser pensada com:

  • Você pode organizar o suporte ao consumidor em grupos para criar conexões personalizadas dentro deles??
  • “É importante determinar as reuniões de cliente mais importantes dentro de todo o grupo de consumidores?? “

Para apreciar totalmente os gastos e regulamentações do cliente, você pode praticar tendo em mente os últimos pontos:

  • Quantidade de produtos encomendados
  • taxa de retorno normal
  • Despesa acumulada

Depois de preparar o caso de negócios, continue para a próxima etapa.

Paso 2: coletar e preparar dados

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O próximo passo é para montar os dados para descobrir a maioria dos padrões e vieses diferentes dentro de conjuntos de dados.

Você também precisará configurar características complexas dependendo das métricas mais relevantes para sua organização. Pode envolver:

  • Valor de meia vida
  • Custo de compra do consumidor
  • Prazer do consumidor
  • Taxa de manutenção
  • Lucro líquido

Será necessário escalar, pré-processar e preencher os valores ausentes usando ferramentas de código aberto disponíveis em Python, como pandas, NumPy, etc. Esta etapa precisa ser corrigida porque eles são adicionados à etapa de exibição mais tarde.

Quanto mais dados adicionais de clientes você tiver, mais preciso você tomará a decisão em segmentação de clientes com aprendizado de máquina.

Isso nos leva à próxima etapa.

Paso 3: Realizando segmentação usando agrupamento k-means

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Agrupamento de meias K é um método famoso de aprendizado de máquina não supervisionado. Este método obtém todos os vários “cachosE coletivamente os derrota, mantendo-os tão pequenos quanto possível.

Algoritmos funcionam desta maneira:

  • Primeiro, nós inicializamos aleatoriamente o valor de k como o número de clusters ou n-centróides.
  • A seguir, atribuímos cada ponto de dados ao centróide mais próximo, formando grupos separados, enquanto realocamos o centro no meio de todo o grupo usando a distância euclidiana.
  • Ao trabalhar com as etapas acima, o algoritmo verifica e tenta reduzir a soma das distâncias quadradas entre o ponto agrupado e o meio para todos os grupos.
  • Quando todos os pontos de dados são unidos, termine o replay.

Paso 4: Definir os hiperparâmetros ideais para o modelo

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Determine o kit mais benéfico de hiperparamétrico porque um algoritmo é o retrocesso em segmentos de clientes com ML, porque nos ajuda a alcançar as multidões de clientes mais genuínas e satisfatórias.

Ao escolher a valor k, Selecionaremos os princípios de otimização do K-means, inércia, praticando o método do cotovelo.

Com o método do cotovelo, decidiremos o k valor onde quer que a queda da inércia seja sustentada.

Paso 5: exibição de resultados

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Finalmente, nós visualizamos decisões aplicando código aberto Plotly-Python, uma biblioteca de plotagem Python para fazer iGráficos, diagramas e diagramas interativos. Então, entendemos os gráficos e vários gráficos para desenvolver nossa empresa.

Ter perfis de consumidores genuínos ao seu alcance ajudará a melhorar o direcionamento das operações de marketing, lançamentos de inovação e roteiro de mercadorias.

Isso fornecerá à sua organização ideias excepcionalmente mais claras sobre quais clientes têm a taxa de retenção, os contratos e métricas adicionais mais eficazes que você planejou inicialmente.

conclusão

A segmentação do cliente é essencial. O aprendizado de máquina pode controlar todo o processo. Descobrir todos os diferentes grupos que constroem uma base de clientes mais significativa permite que você entre no cérebro dos clientes e dê a eles exatamente o que desejam., melhorando sua participação e expandindo seus ganhos.

A fonte de todas as imagens usadas é wikipedia.

Obrigado por revisar meu artigo.. Por favor, comente e não se esqueça de compartilhar este blog, pois isso vai me motivar a entregar blogs de qualidade sobre tópicos relacionados a ML e DL. Muito obrigado pela vossa ajuda, cooperação e apoio!

Sobre o autor

Mrinal Walia é um desenvolvedor Python profissional com formação em computação, especializado em aprendizado de máquina, inteligência artificial e visão computacional. Além disso, Mrinal é um blogueiro interativo, autor e geek com mais de quatro anos de experiência em seu trabalho. Com experiência de trabalho na maioria das áreas da ciência da computação, Mrinal está atualmente trabalhando como Engenheiro de Teste e Automação na Versa Networks, Índia. Meu objetivo é atingir meus objetivos criativos passo a passo e acredito em fazer tudo com um sorriso.

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