Введение

Сегодня я рад поделиться с вами стратегической инициативой, над которой мы работаем: модернизацией нашей системы ОрВД. Наша цель — использовать передовые технологии, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, для создания более персонализированного и привлекательного опыта работы с банкоматами для наших клиентов».

  • Цель: продемонстрировать, как сегментация клиентов и целевой маркетинг могут принести существенные преимущества нашему проекту модернизации банкоматов.
  • Цель. Используя искусственный интеллект и машинное обучение, мы можем улучшить качество обслуживания клиентов, повысить вовлеченность и стимулировать рост бизнеса.

Сегментация клиентов

Сегментация клиентов предполагает разделение нашей клиентской базы на отдельные группы на основе общих характеристик или поведения. Это позволяет нам лучше понимать потребности, предпочтения и поведение наших клиентов и адаптировать наши услуги для более эффективного удовлетворения этих потребностей.

Реализация:

Чтобы добиться сегментации клиентов, мы используем популярный метод машинного обучения под названием кластеризация K-Means. K-Means автоматически группирует похожих клиентов по конкретным признакам, что позволяет нам выявлять скрытые закономерности в данных. Другими словами, используя кластеризацию K-Means, мы группируем пользователей банкоматов в сегменты на основе их транзакционного поведения и структуры расходов. Ниже приведены шаги, которые мы можем рассмотреть.

  1. Сбор данных. Собирайте данные о клиентах с помощью различных точек взаимодействия, таких как транзакции в банкоматах, онлайн-взаимодействия и опросы.
  2. Очистка и предварительная обработка данных. Перед анализом убедитесь, что данные точны и полны.
  3. Анализ данных. Используйте методы искусственного интеллекта и машинного обучения для выявления закономерностей и сходств среди клиентов.
  4. Сегментация. Группируйте клиентов в сегменты на основе таких факторов, как демографические данные, история транзакций и поведение.
  5. Создание профиля. Разработайте подробные профили для каждого сегмента, включая типичное поведение, предпочтения и потребности.

Преимущества:

  • Персонализация. Анализируя данные клиентов, вы можете предложить персонализированный опыт, соответствующий их индивидуальным предпочтениям.
  • Эффективная коммуникация. Целенаправленный маркетинг гарантирует, что ваши сообщения будут актуальны для определенных сегментов, что повышает вероятность ответа клиентов.
  • Повышение удовлетворенности клиентов. Удовлетворение индивидуальных потребностей приводит к увеличению удовлетворенности клиентов и укреплению долгосрочной лояльности.
  • Фрагмент кода:
# Perform K-Means clustering for segmentation
features = df[["TransactionFrequency", "AverageTransactionAmount"]]
scaler = StandardScaler()
scaled_features = scaler.fit_transform(features)

num_clusters = 3
kmeans = KMeans(n_clusters=num_clusters, n_init=10, random_state=0)
df["Segmentpythop"] = kmeans.fit_predict(scaled_features)

Создание данных о клиентах

Поскольку я не могу предоставить реальные данные, поэтому, просто чтобы проиллюстрировать эту концепцию, мы сгенерировали смоделированные данные о клиентах, которые очень похожи на поведение и демографические характеристики реальных транзакций. Эти данные послужат основой для нашей демонстрации.

# Simulated CRM Integration
class SimulatedCRM:
    def update_customer_segment(self, customer_id, segment):
        print(f"Updated CRM: Customer {customer_id} is now in segment {segment}")


# Simulated HubSpot Integration
class SimulatedHubSpot:
    def create_campaign(self, campaign_name):
        campaign_id = hash(campaign_name)
        print(f"Created HubSpot Campaign: {campaign_name} (ID: {campaign_id})")
        return campaign_id

    def add_email_to_campaign(self, campaign_id, email_template, offer):
        print(f"Added Email to HubSpot Campaign (ID: {campaign_id}): Sending offer: {offer}")

# Simulated CRM and HubSpot instances
crm = SimulatedCRM()
hubspot = SimulatedHubSpot()

# Pseudo code for CRM integration and campaign setup
for index, customer in df.iterrows():
    segment = customer["Segment"]
    customer_id = customer["CustomerID"]
    offer = customer["Offer"]

    # Update CRM record with segment
    crm.update_customer_segment(customer_id, segment)

    # Set up automated campaign in HubSpot
    campaign = hubspot.create_campaign("Segment " + str(segment))
    hubspot.add_email_to_campaign(campaign, "personalized_offer_email.html", offer)

Демонстрация интерактивной диаграммы рассеяния

Теперь давайте посмотрим, как эти сегменты клиентов распределяются визуально. Мы будем использовать интерактивную диаграмму рассеяния, которая представляет каждого клиента как точку данных. График имеет цветовую маркировку для обозначения сегментов.

Объяснение сюжета:

Как мы видим, на графике используются три разных цвета для обозначения трех разных сегментов. Эти сегменты основаны на конкретном поведении транзакций, а цвета помогают нам легко определить, какие клиенты попадают в каждую категорию.

На оси X находится частота транзакций, показывающая, как часто клиент пользуется банкоматом. На оси Y находится средняя сумма транзакции, показывающая типичную сумму, потраченную на транзакцию.

Каждая точка на графике представляет клиента, а цвета представляют соответствующие сегменты. Красные точки принадлежат одному сегменту, синие – другому, зеленые – третьему.

При наведении курсора на каждую точку вы увидите всплывающую подсказку, в которой отображаются такие сведения, как идентификатор клиента и возраст. Это добавляет контекст к данным и упрощает их понимание.

Красный сегмент представляет клиентов, которые умеренно пользуются банкоматами, со средними суммами транзакций. Синий цвет обозначает частых пользователей, совершающих крупные транзакции, а зеленый — случайных пользователей, совершающих небольшие транзакции.

Эта визуализация демонстрирует, как мы успешно сгруппировали клиентов по сегментам в зависимости от их поведения, что позволит нам предлагать индивидуальные услуги и стимулы.

Полоса сегментов в правой части точечной диаграммы со значениями от 0 до 2 и шагом 0,5 представляет собой легенду для сегментов с цветовой кодировкой на точечной диаграмме. Он предоставляет визуальное руководство, помогающее зрителям понять, какой цвет соответствует каждому сегменту.

В контексте вашего графика рассеяния:

Сегмент 0: соответствует клиентам с одним шаблоном поведения, который можно охарактеризовать как умеренную частоту транзакций и средние суммы транзакций. Этих клиентов можно назвать «Обычными пользователями».

Сегмент 1. Это другой образец поведения, обычно связанный с высокой частотой транзакций и суммами транзакций выше среднего. Вы можете обозначить эту группу как «Частые тратители».

Сегмент 2. Это третья модель поведения, часто характеризующаяся низкой частотой транзакций и относительно меньшими средними суммами транзакций. Вы можете назвать этот сегмент «Случайные пользователи».

Легенда позволяет зрителям быстро связать каждый цвет с определенным сегментом, облегчая интерпретацию диаграммы рассеяния. Это наглядное пособие особенно полезно при представлении заинтересованным сторонам, которые могут быть не знакомы с конкретными деталями данных и сегментацией.

Не стесняйтесь исследовать сюжет и задавать любые вопросы, которые могут у вас возникнуть.

Почему эта сегментация так важна?

Что ж, распределяя наших клиентов по этим группам, мы получаем ценную информацию об их поведении и предпочтениях. Это позволяет нам предоставлять более индивидуальный опыт, который находит отклик в каждой группе.

Одним из непосредственных преимуществ такой сегментации является наша способность создавать персонализированные предложения для каждого сегмента клиентов. Понимая их особые предпочтения и поведение, мы можем создавать предложения, которые с большей вероятностью заинтересуют и найдут отклик у каждой группы.

Представьте себе банк, который анализирует данные о транзакциях в своих банкоматах и ​​выделяет два клиентских сегмента: «Молодые специалисты» и «Пенсионеры». Молодые специалисты в основном используют банкоматы для снятия наличных, а пенсионеры часто интересуются балансом и мини-выписками. Банк адаптирует свой маркетинг: молодые специалисты получают предложения по цифровым банковским услугам, а пенсионеры информируются об инвестиционных возможностях. Ниже приведен фрагмент вывода, запускающий мою локальную машину для модели, запущенной для 1000 клиентов.

Эти сегменты легко интегрируются в нашу систему управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) и маркетинговую платформу HubSpot. Эта интеграция позволяет нам обновлять записи о клиентах с указанием их соответствующих сегментов и создавать целевые маркетинговые кампании.

Преимущества вариантов использования:

Благодаря этим усилиям по модернизации мы стремимся повысить удовлетворенность и вовлеченность клиентов. Предоставляя персонализированный опыт и целевой маркетинг, мы можем ожидать повышения лояльности, увеличения объемов транзакций и, в конечном итоге, улучшения результатов бизнеса.

Возможности будущего

По мере нашего продвижения вперед открывается потрясающий потенциал для расширения использования сегментации клиентов за пределы предложений. Мы могли бы изучить рекомендации на основе искусственного интеллекта, чтобы еще больше улучшить качество обслуживания банкоматов и укрепить нашу позицию как клиентоориентированного финансового учреждения.

Влияние на бизнес:

Повышение вовлеченности клиентов. Сегментация и персонализированные предложения повышают вовлеченность, что приводит к более высокому уровню использования и удовлетворенности.

Повышение рентабельности инвестиций. Целевой маркетинг обеспечивает эффективное распределение ресурсов, что приводит к повышению рентабельности инвестиций в маркетинг.

Конкурентное преимущество. Персонализированный подход отличает наши банкоматные услуги от конкурентов, привлекая и удерживая клиентов.

При этом я буду рад ответить на любые вопросы или услышать ваши мысли. Спасибо, что уделили время, и я с нетерпением жду возможности обсудить, как эта инициатива согласуется с нашими более широкими стратегическими целями.

Мы обсудим другой вариант использования из https://medium.com/@god_bunu/transforming-banking-services-a-journey-of-collaborative-atm-modernization-52050ddcc50e.

Сообщение от AI Mind

Спасибо, что являетесь частью нашего сообщества! Перед тем, как ты уйдешь: