Публикации по теме 'customer-segmentation'
Машинное обучение в электронной коммерции: революционный опыт онлайн-покупок
Введение:
В последние годы индустрия электронной коммерции пережила огромный рост, и все больше и больше компаний и потребителей полагаются на онлайн-покупки. По мере усиления конкуренции компании электронной коммерции ищут инновационные способы улучшения своих услуг, качества обслуживания клиентов и общей эффективности. Машинное обучение (ML) стало мощным инструментом, помогающим компаниям получить конкурентное преимущество за счет использования аналитических данных, основанных на..
Знай своего клиента: сегментация клиентов с использованием данных
Подход на основе данных для классификации ваших клиентов для лучшего понимания их требований.
Вы когда-нибудь задумывались, кто должен быть идеальным профилем для вашей целевой рекламы? Вы хотите, чтобы ваша компания сосредоточилась на клиентах, которые с большей вероятностью купят вашу продукцию? Как насчет того, чтобы узнать предпочтения и потребности ваших клиентов?
На все эти замечательные вопросы есть решение СЕГМЕНТАЦИЯ КЛИЕНТОВ. Получение информации о потребностях вашего..
Машинное обучение — Кластеризация с использованием метода K-средних — пример клиента торгового центра
Отказ от ответственности: эта история — всего лишь сценарий для Project Practice. Весь набор данных, используемый здесь, является поддельным, поэтому конфиденциальность отсутствует.
Сегментация клиентов может быть мощным инструментом для определения потребностей клиентов и предотвращения неудовлетворенных клиентов.
В этом случае будет некоторая доступная информация о клиентах
Пользовательский ИД Пол Возраст Годовой доход Кредитный рейтинг
Импорт библиотек и данных..
Прогноз класса клиентов
Постановка задачи:
В этом проекте мы собираемся классифицировать класс клиента, будь то 0 или 1.
Это проблема бинарной классификации (обучение с учителем).
Ссылка на набор данных: https://raw.githubusercontent.com/subashgandyer/datasets/main/great_customers.csv
Давайте прыгать прямо в!
Импорт необходимых библиотек
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rcParams
from matplotlib.cm import rainbow..
Как мы создаем расширение Segmentify Chrome с помощью React?
Google Chrome — один из лучших браузеров на сегодняшний день, и часть его успеха связана с превосходными расширениями в Интернет-магазине Chrome. Расширения Chrome позволяют расширить возможности браузера. Например, вы можете использовать функции инструмента SAAS, работающего на вашем веб-сайте, через расширение Chrome. Это то, что делает расширение Segmentify Chrome.
Прежде всего, я хочу немного рассказать вам о том, как работает кампания Segmentify. Кампании Segmentify не влияют..
Сегментация клиентов с использованием кластеризации K-средних
Используя методы кластеризации, компании могут определить несколько сегментов клиентов, что позволит им ориентироваться на потенциальную пользовательскую базу. В этом проекте мы будем использовать кластеризацию K-средних, которая является важным алгоритмом для кластеризации немаркированного набора данных.
Постановка задачи
Компания хочет определить правильный сегмент клиентов на основе возраста, годового дохода и оценки расходов, чтобы сосредоточить маркетинговые ресурсы на этом сегменте...
Мягкое введение в сегментацию клиентов
Использование кластеризации K-средних для понимания реакции маркетинга
Обзор
Цель этой статьи - показать, что вам не всегда нужны сверхсложные и изощренные модели машинного обучения, чтобы получать осмысленную информацию из ваших данных.
В этом мини-проекте я использую популярный алгоритм Кластеризация K-средних для сегментации клиентов на основе их реакции на серию маркетинговых кампаний . Этот метод относительно легко реализовать, и тем не менее он позволил мне собрать тонны..
