Мой опыт сегментации клиентской базы интернет-магазина
Я работал в интернет-магазине, где нам необходимо было провести сегментацию клиентской базы на основе покупательского поведения. Наша задача была выделить группы клиентов связанного схожими предпочтениями и интересами.
После тщательного исследования различных методов кластерного анализа, мы пришли к выводу, что наиболее подходящим методом для нашего случая является метод нечеткой кластеризации, так как у нас была смешанная и нечеткая структура данных.
Метод нечеткой кластеризации позволил нам учесть неопределенность и нечеткость данных, связанных с покупательским поведением. Этот метод принимает во внимание не только числовые значения, но и степень принадлежности каждого объекта к каждому кластеру.
Процесс нечеткой кластеризации состоит из следующих шагов⁚
- Сбор данных⁚ мы собрали данные о покупках клиентов, такие как категории товаров, сумма покупки, частота покупок и другие атрибуты, которые могут быть полезны для сегментации.
- Предварительная обработка данных⁚ мы провели предварительную обработку данных, чтобы привести их к единому формату и устранить выбросы или ошибки.
- Определение числа кластеров⁚ использовали методы, такие как индекс Фанга и индекс Дэвиса-Болдина, чтобы определить оптимальное количество кластеров.
- Вычисление матрицы принадлежности⁚ на основе входных данных и предварительно определенного числа кластеров мы вычислили матрицу принадлежности, отражающую степень принадлежности каждого объекта к каждому кластеру.
- Генерация итераций⁚ применяли алгоритм нечеткой кластеризации, который генерирует итерации и обновляет матрицу принадлежности до достижения определенных критериев сходимости.
- Оценка и интерпретация результатов⁚ оценивали и интерпретировали результаты сегментации, определяя характеристики каждого кластера и их отличия.
Метод нечеткой кластеризации позволил нам выделить группы клиентов с различными интересами и предпочтениями, такими как клиенты, предпочитающие электронику, клиенты, интересующиеся модой, и клиенты, покупающие товары для дома. Это позволило нам настраивать персонализированный маркетинг и рекомендации для каждого сегмента, что в итоге привело к увеличению продаж.