Segmentation in Machine Learning

Що таке сегментація в машинному навчанні?

Розподіл ресурсів таким чином, щоб утримати на мінімальному рівні CPA - вартість за покупку і, водночас, збільшити прибуток, є однією з головних труднощів, які повинні подолати маркетингові команди. Сегментація, метод поділу клієнтів на окремі групи залежно від їхніх атрибутів чи поведінки, робить це можливим.

• Сегментація клієнтів у машинному навчанні може допомогти вам заощадити гроші на маркетингових ініціативах за рахунок зменшення втрат. Ви зможете краще таргетувати свої кампанії на потрібних людей, якщо знатимете, які споживачі схожі між собою

Інші маркетингові функції, такі як методи додаткових продажів, рекомендації щодо продуктів і ціноутворення, можуть отримати вигоду від сегментації клієнтів.

Сегментація клієнтів раніше була складною і трудомісткою операцією, яка вимагала годин людської праці, прочісуючи кілька таблиць і запитуючи дані в надії знайти способи згрупувати клієнтів разом.

Машинне навчання, або алгоритми штучного інтелекту, які виявляють статистичні закономірності в даних, значно спростили це завдання в останні роки. Дані клієнтів можна обробляти за допомогою моделей машинного навчання, які потім можна використовувати для пошуку повторюваних тенденцій у різних змінних.

Алгоритми машинного навчання часто можуть допомогти маркетинговим аналітикам у визначенні підгруп клієнтів, які було б важко ідентифікувати за допомогою інтуїції та ручного аналізу даних.

Сегментація клієнтів - це фантастичний приклад того, як штучний інтелект та людська інтуїція можуть працювати разом, щоб створити щось краще.

Алгоритм k-середніх

Алгоритми машинного навчання бувають найрізноманітнішими, і кожен з них пристосований до конкретного завдання. Кластеризація за методом K-середніх - один із методів, який корисний для сегментації клієнтів.

Некеровані алгоритми не мають маркованих даних, на основі яких можна було б оцінити їхню продуктивність.

• Основна концепція, що лежить в основі k-середніх, полягає в групуванні даних у кластери, які є більш схожими

Різниця між показниками віку, доходу та витрат споживачів використовується для розрахунку подібності між кластерами в цьому сценарії.

Ви вказуєте кількість кластерів, на які ви хочете розділити дані під час навчання моделі k-середніх. Модель починається з центроїдів - випадково розміщених змінних, які визначають центр кожного кластера.

Модель досліджує навчальні дані і відносить їх до кластера з найближчим центроїдом. Після завершення навчання приклади класифікуються, параметри центроїдів повторно коригуються, щоб вони опинилися в середині своїх кластерів.

На додаток до кластеризації за методом k-середніх, метод ліктя є ефективною технікою сегментації даних для визначення ідеальної кількості кластерів сегментації машинного навчання.

Важливість сегментації

Оцінюючи їхню відстань від кожного з центроїдів кластера, ваша модель машинного навчання може вирішити, до якого сегменту належать нові клієнти, після того, як вона пройде навчання. Для цього існує безліч застосувань.

• Ваша модель машинного навчання допоможе вам визначити сегмент вашого клієнта та найпоширеніші продукти, пов'язані з цим сегментом

Алгоритми машинного навчання для сегментації клієнтів допоможуть вам точно налаштувати маркетингові стратегії вашого продукту. Наприклад, ви можете розпочати рекламну кампанію з випадкової вибірки клієнтів з різних сегментів. Через деякий час ви можете подивитися, які групи є більш активними, і адаптувати свою стратегію так, щоб показувати рекламу лише тим, хто належить до цих груп.

Ви також можете запускати багато версій своєї кампанії і використовувати машинне навчання для сегментування клієнтів залежно від їхніх відповідей на різні зусилля. У вас буде набагато більше інструментів для тестування та налаштування ваших рекламних кампаній в цілому.

• К-середньоквадратична кластеризація - це швидкий та ефективний метод сегментації машинного навчання

Однак це не чарівна паличка, яка в одну мить перетворить ваші дані на логічні категорії клієнтів. Ви повинні спочатку вибрати цільову аудиторію для ваших маркетингових зусиль і елементи, які будуть важливими для неї. Наприклад, якщо ваша реклама буде орієнтована на конкретні локації, географічне розташування не матиме значення, і вам краще відфільтрувати дані за цим регіоном.

Аналогічно, якщо ви просуваєте продукт для чоловічого здоров'я, вам слід відфільтрувати дані про клієнтів, щоб вони включали лише чоловіків, і уникати використання статі як одного з атрибутів вашої моделі машинного навчання.

За інших обставин вам потрібно буде запропонувати додаткову інформацію, наприклад, про товари, які вони вже придбали. У цій ситуації вам потрібно скласти матрицю клієнт-продукт, яка являє собою таблицю з клієнтами в якості рядків і товарами в якості стовпців, а також кількість придбаних товарів на перетині кожного клієнта і товару.

Якщо продуктів занадто багато, розгляньте можливість створення вбудовування, в якому продукти представлені у вигляді значень у багатовимірному векторному просторі.

Машинне навчання - це потужний інструмент для маркетингу та сегментації клієнтів загалом. Воно майже ніколи не зможе замінити людську інтуїцію та прийняття рішень, але може допомогти підвищити ефективність людських зусиль до раніше недосяжних рівнів.