Публикации по теме 'customer-segmentation'
Образец исследовательского анализа данных (EDA) и процесса сегментации с использованием Python для клиентов…
Я проведу вас через пример процесса исследовательского анализа данных (EDA) с использованием Python. Мы предполагаем, что у вас есть образец набора данных с информацией о клиентах, и мы стремимся сегментировать клиентов на основе их характеристик.
Давайте углубимся в шаги:
Шаг 1. Импорт библиотек
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
Шаг 2. Загрузите набор данных
# Assuming the dataset is in a CSV file format
data =..
Сегментация торговых площадок на основе покупательского опыта
Сегментация торговых площадок на основе покупательского опыта
Введение
Очень вероятно, что вы время от времени сталкивались с концепцией под названием «Знай свою аудиторию». Это важнейший подход, используемый большинством предприятий для выявления различных групп клиентов и их соответствующих потребностей. Важность концепции для бизнеса заключается в способности лучше понимать клиентов и достигать их. Это позволяет предприятиям доставлять свое содержимое и сообщения клиентам более..
Сегментация клиентов с помощью кластеризации K-средних
Сегментация клиентов — это просто группировка клиентов со схожими характеристиками. Эти характеристики включают географию, демографию, поведение, покупательную способность, ситуационные факторы, личность, образ жизни, психографию и т. д. Целями сегментации клиентов являются привлечение клиентов, удержание клиентов, повышение прибыльности клиентов, удовлетворенность клиентов, распределение ресурсов путем разработки маркетинговых мер или программ. совершенствование целевых маркетинговых..
Как выполнить сегментацию клиентов с помощью машинного обучения в Python
Подробное руководство по кластеризации K-средних для данных клиентов в Python.
Введение
В наши дни существует так много информации, которую предприятия могут использовать — это просто вопрос ее записи. После получения таких данных становится доступным спектр методов аналитики. В предыдущих статьях мы рассмотрели два из них: прогнозы Анализ риска оттока и Пожизненная ценность клиента . В то время как они добавляют больше показателей, с помощью которых мы можем количественно..
СЕГМЕНТАЦИЯ КЛИЕНТА: ПРОЕКТ АВАРТО
1. ОБЗОР ПРОЕКТА
Arvato — международная компания, которая разрабатывает и внедряет инновационные решения на основе данных для бизнес-клиентов по всему миру. К ним относятся решения для цепочки поставок, финансовые услуги и системы Avarto. В этом проекте мы будем работать с финансовыми данными Avarto, чтобы предоставить компании, занимающейся продажами по почте, стратегию по расширению своей клиентской базы.
Вопрос, который мы преследуем, звучит так: «Насколько эффективно компания,..
Профилирование клиентов с использованием кластеризации K-средних
Маркетинговая команда изо всех сил старалась узнать больше о том, кто их клиенты. Понимая больше своих пользователей, команда будет лучше понимать, как создавать маркетинговые кампании, рекламные акции, специальные предложения, и это лишь некоторые из них, основанные на поведении клиентов.
В этой статье я покажу, как использовать кластеризацию K-средних для сегментации наших клиентов на основе их доходов и оценок расходов из набора данных торгового центра ( Связь данных ).
Модель..
Адаптируйте свои маркетинговые стратегии с помощью сегментации клиентов
Узнайте, как выглядят ваши клиенты и что и как они любят покупать в больших масштабах.
Представьте себе, что вы управляете бизнесом с разнообразным портфелем клиентов, разбросанных по географическому положению, с разными уровнями доходов. Ваши клиенты покупают разные продукты по разным каналам. Как оператор, вы хотите полностью понимать, как выглядят ваши клиенты, что и как они любят покупать .
Однако в вашей базе данных есть десятки тысяч клиентов (вам повезло!), и у каждого есть..
