Вопрос или проблема
Мне нужно найти эффективное время и день для отправки электронных писем врачам.
У нас есть врачи из конкретной больницы … у нас также есть дата/время, когда они открыли почту. Но некоторые врачи не открыли почту, и мы заметили, что время отправки писем не соответствует требованиям.
Поэтому я решил использовать следующие шаги:
-
Я идентифицировал врачей в больнице, которые открыли почту ранее, чтобы рекомендовать им такое же время и день другим врачам в той же больнице, которые еще не открыли почту.
-
Проблема с этим подходом в том, что у меня огромное количество данных о больницах в списке, поэтому кластеризация по больницам с использованием k-мод не кажется правильной и подходящей.
Как поступить дальше? Конечная цель состоит в том, чтобы назначить желаемое время и день для торгового представителя при отправке писем врачам.
Учитывая, что ваша цель – рекомендовать идеальное время для отправки электронного письма торговым представителем, вам следует рассмотреть анализ временных рядов, например, количество писем, проверяемых врачами каждый час.
Ответ или решение
Кластеризация с использованием K-Modes в контексте оптимизации времени отправки email врачам представляет собой потенциально эффективный метод. Давайте рассмотрим, как можно организовать этот процесс, чтобы достичь вашей цели – предложить репрезентативные временные промежутки для отправки email-программ врачам.
1. Определение проблемы и целей
У вас есть две группы врачей: те, кто открывал письма, и те, кто этого не сделал. Ваша задача состоит в том, чтобы проанализировать группу, которая открывала письма, чтобы выделить паттерны по времени и дате открытий. Это позволит рекомендовать похожие временные окна для остальных врачей.
2. Применение K-Modes: Пояснение
K-Modes является алгоритмом кластеризации, который хорошо справляется с категориальными данными. В вашем случае это могут быть данные о времени и дате, когда письма были открыты врачами. K-Modes используется для группировки категориальных признаков, таких как день недели, время суток и, возможно, поведенческие характеристики врача.
Подходящие шаги:
-
Сбор данных: Соберите количество открытий emails, а также категоризируйте их по времени (часы, дни недели). Это могут быть такие переменные, как:
- Час времени открытия (например, 9:00, 14:00 и т.д.)
- День недели (понедельник, вторник и т.д.)
- Специальности врачей (если есть такие данные)
-
Предобработка данных: Преобразуйте время открытия в категориальные переменные, что позволит использовать алгоритм K-Modes. Убедитесь в отсутствии пропущенных значений и приведите данные к единому формату.
-
Кластеризация:
- Выберите количество кластеров (K). Это можно сделать эмпирически, пробуя разные значения K и анализируя результат.
- Примените алгоритм K-Modes к вашим данным, чтобы сгруппировать врачей по схожим паттернам открытия писем.
-
Анализ кластеров: Проанализируйте полученные кластеры, чтобы определить наиболее эффективные дни и часы для каждого кластера врачей. Возможно, один кластер будет показывать высокую активность на утренние часы, в то время как другой может указывать на предпочтительные вечерние часы.
3. Реализация рекомендаций
После завершения кластеризации у вас будет набор рекомендаций по времени отправки emails для каждой группы врачей. На основании этой информации вы можете сделать выводы для коммерческой команды:
-
Рекомендации для каждой клинической группы: Укажите предпочтительное время и день для отправки emails для врачей, входящих в одинаковые кластеры, чтобы максимизировать вероятность их открытия.
-
Мониторинг и адаптация: Важно отслеживать результаты отправленных писем и корректировать стратегии на основе новых данных. Чаще всего удается выявить изменения в предпочтениях в зависимости от сезона или других факторов.
Заключение
Использование K-Modes для кластеризации времени открытия emails врачами представляет собой мощный инструмент в вашей стратегии. Это позволит более целенаправленно адаптировать коммуникационные стратегии и повысить эффективность взаимодействия. Главное — это последовательный подход к анализу данных и постоянное обновление рекомендаций на основании новых наблюдений.