Кластеризация и сегментация клиентов

Цели кластеризации и сегментации Клиентов:

• Разработать модели машинного обучения для сегментации клиентской базы;
• Сгруппировать всех клиентов заказчика в однородные сегменты на основе более 30 характеристик Клиента;
• Сформировать понятные узнаваемые портреты каждого сегмента;
• Подготовить рекомендации по особенностям взаимодействия с каждым сегментом.

Этапы кластеризации и сегментации Клиентов

Результат кластеризации и сегментации Клиентов

• Вся клиентская база разделена на однородные сегменты;
• Для каждого сегмента подготовлен портрет клиента со следующими характеристиками:
  • социально-демографические характеристики Клиента;
  • сферу и род деятельности;
  • описание его предпочтений и структуру трат;
  • склонность к сбережению;
  • наличие имущества и др.
• Рекомендации по особенностям взаимодействия с каждым сегментом.

Используемые технологии

PL/SQL Developer, Oracle, SAP Business Objects, Python (K-means, DBSCAN, алгоритм иерархической кластеризации), R