
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
