Если у вас есть большой массив данных, то наиболее эффективный способ понять, что с ними делать — рассортировать их в группы для первичного анализа. Группировать можно при помощи — сегментации (вы сами задаете критерии, например, возрастные и ценовые группы) или кластеризации (математический алгоритм сам выявляет “связующий” критерий или признак, который объединяет данные). Ценность data-driven подхода и основное отличие кластеризации заключается в том, что алгоритмы выявляют и объединяют параметры с похожими чертами из первичного массива данных.
Маркетинг и продажи — одно из направлений применения кластерного анализа. В частности для прогнозирования будущего поведения покупателя — персонализации и таргетирования. Кластерный анализ использует математические модели для обнаружения групп схожих клиентов, основываясь на наименьших различиях среди покупателей в каждой группе.
Кластерный анализ (англ. cluster analysis) — многомерная статистическая процедура, выполняющая сбор данных, содержащих информацию о выборке объектов, и затем упорядочивающая объекты в сравнительно однородные группы.
Кластерный анализ. Подробная инструкция с примерами
Боль: кампании, как маркетинговая инвестиция, должны быть направлены на конкретную целевую группу.
Стандартный пул данных в датасете:
- Основная информация о клиенте — профиль / идентификатор клиента, местоположение и цена покупок
- Информация о продукте — сегмент, бренд, иерархия продуктов, размер, и тд.
- Информация о транзакции — проданный объем, детали счета, дата, время и идентификатор продукта
Пример 3D визуализации результатов кластерного анализа
Более глубокое понимание клиентских сегментов достигается путем разработки 3D-модели кластеров на основе ключевых бизнес-показателей, таких как размещенные заказы (покупки), частота заказов, заказанные товары или изменение цен. Актуальность результатов кластеризации для бизнеса позволяет лицам, принимающим решения, выявлять проблемные кластеры, которые вынуждают продавца использовать больше ресурсов для достижения целевого результата. Затем можно сосредоточить свои маркетинговые и операционные усилия на правильных кластерах, чтобы обеспечить оптимальное использование ресурсов, включая:
- Анализ цен: кластеризация является отправной точкой для более глубокого анализа цен, чтобы получить инсайты и улучшить объемы продаж на основе прогнозируемых изменений в структуре (паттерне) закупок по отношению к изменениям цен внутри каждого идентифицированного кластера.
- Анализ аномалий: можно выявить неочевидные закономерности и аномалии в поведении покупателей.
- Анализ частоты покупок: позволяет сформировать кластеры покупателей, которые стали покупать реже или наоборот чаще в конкретном промежутке времени.
- Анализ времени покупок: кластеризация времени покупок в течении дня на протяжении недели и в разные сезоны может выявить периоды максимальной и минимальной загрузки для оптимизации логистики и перераспределения трафика.
- Аналитика дистрибуции: дистрибьюторы также могут извлечь выгоду из кластеризации продуктов, поскольку это помогает им идентифицировать товары, которые можно связать вместе, чтобы избежать многократных поездок и оптимизировать транспортные ресурсы.
- Прогнозируемые инсайты: кластеризация продуктов может предоставить ритейлерам возможности прогнозирования, позволяя им сопоставить нового клиента с уже существующими кластерами продуктов на основе определенных атрибутов клиента, таких как бизнес-категория, местоположение и предлагаемые услуги.
- Анализ продвижения: группировка похожих продуктов на основе кластеризации товаров может помочь розничным продавцам идентифицировать наборы продуктов, чтобы повысить продажи и увеличить количество товаров, заказанных конкретным покупателем, на основе выявленных сходств в выборе.
Хотя возможности прогнозирования, предлагаемые кластеризацией, могут трансформировать результаты целевого маркетинга, кластеризация наиболее эффективна при использовании вместе с другими решениями для розничной аналитики. Ценность кластеризации продуктов особенно видна в очень разреженном датасете (наборе данных). В дополнение к повышению рентабельности маркетинговых инвестиций (ROMI) с точки зрения прибыльности клиентов, кластеризация продуктов может помочь ритейлерам таргетировать и активизировать клиентов из категории с невысокой платежеспособностью.
Машинное обучение в БИЗНЕСЕ! Применяем кластеризацию для магазина [Машинное обучение в Python]
Модуль кластеризации Polymatica позволяет распределять данные на кластеры или группы по одному или нескольким параметрам. Аналитическая платформа использует параллельно несколько алгоритмов, в том числе собственные разработки, чтобы:
- обеспечить интерактивное взаимодействие между пользователем и системой — разбиение массива на группы происходит в течение нескольких секунд;
- добиться воспроизводимых результатов. Известно, что недостатком алгоритма k-среднего является нестабильность распределения — при нескольких запусках один и тот же элемент может оказаться в разных кластерах. В Polymatica этот недостаток устранен.
Подробнее о функционале модуля “Кластеризация” смотрите в обучающем видео.
Источник: vc.ru
5 примеров кластерного анализа в реальной жизни
Кластерный анализ — это метод, используемый в машинном обучении , который пытается найти кластеры наблюдений в наборе данных.
Цель кластерного анализа состоит в том, чтобы найти кластеры, в которых наблюдения внутри каждого кластера очень похожи друг на друга, а наблюдения в разных кластерах сильно отличаются друг от друга.
Следующие примеры показывают, как кластерный анализ используется в различных реальных ситуациях.
Пример 1: Розничный маркетинг
Розничные компании часто используют кластеризацию для выявления групп домохозяйств, которые похожи друг на друга.
Например, розничная компания может собирать следующую информацию о домохозяйствах:
- Семейный доход
- Размер семьи
- Глава семьи Род занятий
- Удаленность от ближайшего населенного пункта
Затем они могут передать эти переменные в алгоритм кластеризации, чтобы, возможно, идентифицировать следующие кластеры:
- Кластер 1: маленькая семья, большие траты
- Кластер 2: Большая семья, большие траты
- Кластер 3: Маленькая семья, низкие траты
- Кластер 4: Большая семья, низкие траты
Затем компания может рассылать персонализированные рекламные объявления или рекламные письма каждому домохозяйству в зависимости от того, насколько вероятно, что они отреагируют на определенные типы рекламы.
Пример 2: потоковые сервисы
Стриминговые сервисы часто используют кластерный анализ для выявления зрителей со схожим поведением.
Например, служба потоковой передачи может собирать следующие данные о лицах:
- Минуты просмотра в день
- Всего сеансов просмотра в неделю
- Количество уникальных шоу, просмотренных в месяц
Используя эти метрики, служба потоковой передачи может выполнять кластерный анализ, чтобы определить пользователей с высоким и низким уровнем использования, чтобы они могли знать, на кого они должны тратить большую часть своих рекламных долларов.
Пример 3: спортивная наука
Исследователи данных для спортивных команд часто используют кластеризацию для выявления игроков, похожих друг на друга.
Например, профессиональные баскетбольные команды могут собирать следующую информацию об игроках:
- Очки за игру
- Подборов за игру
- Ассистов за игру
- Кражи за игру
Затем они могут передать эти переменные в алгоритм кластеризации, чтобы идентифицировать игроков, похожих друг на друга, чтобы они могли тренировать этих игроков друг с другом и выполнять определенные упражнения, основанные на их сильных и слабых сторонах.
Пример 4: электронный маркетинг
Многие компании используют кластерный анализ для выявления потребителей, похожих друг на друга, чтобы они могли адаптировать свои электронные письма, отправляемые потребителям, таким образом, чтобы максимизировать свой доход.
Например, компания может собирать следующую информацию о потребителях:
- Процент открытых писем
- Количество кликов по электронной почте
- Время, потраченное на просмотр электронной почты
Используя эти показатели, компания может выполнять кластерный анализ, чтобы определить потребителей, использующих электронную почту схожим образом, и адаптировать типы электронных писем и частоту их отправки различным группам клиентов.
Пример 5: Медицинское страхование
Актуарии в компаниях медицинского страхования часто использовали кластерный анализ для выявления «кластеров» потребителей, которые используют свою медицинскую страховку определенным образом.
Например, актуарий может собирать следующую информацию о домохозяйствах:
- Общее количество посещений врача в год
- Общий размер домохозяйства
- Общее количество хронических заболеваний на домохозяйство
- Средний возраст членов домохозяйства
Затем актуарий может ввести эти переменные в алгоритм кластеризации для выявления похожих домохозяйств. Затем медицинская страховая компания может установить ежемесячные взносы в зависимости от того, как часто они ожидают, что домохозяйства в определенных кластерах будут использовать их страховку.
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как выполнять различные типы кластерного анализа с помощью языка программирования R:
Источник: www.codecamp.ru
Кластерный анализ
и сегментация
Кластеризация – это объединение объектов в однородные группы. Другими словами, это поиск схожих объектов, которые отличаются от остальных наблюдений по своим характеристикам.
В бизнесе кластерный анализ применяется для сегментации клиентов, аудиторий, продуктов и рынков. А еще при помощи него выявляют психотипы, сжимают изображения, находят аномалии, группируют объекты в справочниках, на картах и много что еще.
При качественном разбиении разброс значений внутри групп должен быть минимальным, а межгрупповой разброс максимальным. Выделяемые группы должны быть устойчивыми и воспроизводимыми.
Приведем простой пример сегментации потребителей. Представим, что вы играете за директора по маркетингу в таксомоторной компании.
По старинке можно запустить единую рекламную кампанию. Но гораздо большего результата добьется тот, кто пойдет иным путем: выделит сегменты на основе социально-демографического профиля, интересов и транспортных потребностей. Адаптирует рекламные послания и запустит их по разным каналам.
Тогда родители узнают про опцию «детские кресла», читая журнал «Солнушки». Чувствительные к цене студенты будут знать о скидках и бонусах мобильного приложения из рекламы Вконтакте, а предприниматели помнить про корпоративные тарифы по баннеру на РусБэйс. Профит! Вы победили.
Немного истории
Академики выделяют несколько эпох в развитии маркетинга. На заре становления конвейерного производства маркетинг сводился к созданию унифицированной продукции с минимальными издержками. Лучшая иллюстрация – это позиция Г.Форда: «Цвет автомобиля может быть любым при условии, что он черный».
Когда рынки насытились базовыми товарами компании начали развивать отдельные характеристики (атрибуты товаров), а потом специализироваться на нишах, развивать сбытовые сети и каналы коммуникаций.
С развитием интернета и электронной коммерции у бизнеса появилась возможность дробить аудитории по бесчисленному числу критериев на основе цифрового следа или поведения. Еще немного эволюции и бренды смогут принимать уникальный облик и адаптироваться под особенности каждого человека.
Источник: tidydata.ru
