Вопрос или проблема
У меня есть фирмографические данные всех возможных клиентов. Данные включают продажи, прибыльность, капитал, размер организации, географическое расположение, отрасль и т.д. Каков лучший способ выявить новых потенциальных клиентов на основе этих данных? Я хочу определить клиентов, соответствующих профилю моих существующих клиентов. Например, компании из отрасли XX и с продажами YY, вероятно, будут покупать, или прибыльные компании с численностью сотрудников NN также вероятно будут покупать. Я хочу понять эти паттерны на основе существующих клиентов, и потенциальные клиенты с аналогичными профилями должны быть выявлены.
Возможно ли создать предсказательную модель на основе данных? Если да, то каков подход для этого? Или кластеризация является предпочтительным методом для подобных задач?
Существует несколько подходов, которые можно использовать для идентификации потенциальных клиентов на основе данных о существующих клиентах. Один из подходов — использовать предсказательное моделирование для выявления паттернов в данных и прогнозирования, какие потенциальные клиенты, вероятно, будут покупать у вас. Другой подход — использовать алгоритмы кластеризации для группировки похожих клиентов на основе их фирмографических данных и идентификации потенциальных клиентов, принадлежащих к тому же кластеру, что и ваши существующие клиенты.
Что касается создания предсказательной модели с использованием данных, вы можете использовать алгоритм машинного обучения с учителем, такой как дерево решений или логистическая регрессия, чтобы обучить модель на данных о существующих клиентах. Модель будет учиться на паттернах в данных и сможет делать прогнозы о том, какие потенциальные клиенты, вероятно, будут покупать у вас.
В качестве альтернативы, если вы хотите использовать кластеризацию для определения потенциальных клиентов, вы можете использовать алгоритм обучения без учителя, например, кластеризацию K-средних, чтобы сгруппировать похожих клиентов на основе их фирмографических данных. После того как кластеры будут идентифицированы, вы можете изучить характеристики каждого кластера и определить потенциальных клиентов, имеющих схожие характеристики с вашими существующими клиентами.
Фактически, в том, как вы структурировали эту задачу, есть предсказательная модель по своей сути. Вы можете попробовать следующее:
Создайте столбец под названием клиент,
- Для всех строк в вашем наборе данных, которые являются существующими клиентами, это будут все 1.
- Для всех строк, которые не являются вашими клиентами, это будут все 0.
Вы можете сделать две вещи:
- Обучитесь на всех 1 и прогнозируйте на всех 0. Это даст каждому из 0 вероятность стать вашим клиентом. Это хорошо, если вы считаете, что все ваши клиенты являются потенциальными клиентами.
- Обучитесь на всех 1 и включите всех 0, которые вы точно знаете, что не соответствуют профилю потенциального клиента. Это хорошо, если вы хотите, чтобы модель различала характеристики, которые определяют клиента, и характеристики, которые определяют неклиента.
Ответ или решение
Чтобы идентифицировать новых потенциальных клиентов на основе профилей ваших существующих клиентов, можно использовать несколько подходов на основе имеющихся фирмографических данных.
Понимание задачи
Вы обладаете разнообразными данными, такими как объем продаж, прибыль, капитал, размер организации, географическое положение и отрасль. Эти данные помогут вам выявить паттерны, которые отличают ваших текущих клиентов. В конечном счете, ваша цель — находить новых клиентов, которые соответствуют этим паттернам.
Подходы к выявлению потенциальных клиентов
-
Моделирование предсказаний
Использование предсказательных моделей — один из наиболее эффективных способов анализа данных. Вы можете применить методы машинного обучения, чтобы обучить модель на имеющихся данных о ваших клиентах.Шаги:
- Создайте бинарную переменную «клиент»:
- Присвойте «1» существующим клиентам,
- Присвойте «0» потенциальным клиентам.
- Используйте алгоритмы, такие как логистическая регрессия или деревья решений, для обучения модели на существующих клиентах.
- Проведите оценку модели на потенциальных клиентах (т.е. тех, кому присвоена «0»), чтобы получить вероятность того, что они станут вашими клиентами.
Преимущества: Этот метод позволяет учитывать как типичные, так и нетипичные характеристики клиентов, что может помочь в более точном определении потенциальных клиентов.
- Создайте бинарную переменную «клиент»:
-
Кластеризация
Кластерный анализ — ещё один эффективный подход, когда мы хотим группировать данных на основе похожести.Шаги:
- Используйте алгоритмы неконтролируемого обучения, такие как K-средние, для создания кластеров из существующих клиентов на основе фирмографических данных.
- Проанализируйте характеристики каждого кластера — это поможет вам выделить типичные черты, присущие вашим клиентам.
- Идентифицируйте компаниям — потенциальным клиентам, которые попадают в один из кластеров с существующими клиентами.
Преимущества: Этот метод позволяет находить группы потенциальных клиентов, которые имеют схожие характеристики с вашими текущими клиентами, не предполагая заранее, что они должны быть вашими клиентами.
Выбор подхода
Выбор между предсказательным моделированием и кластеризацией зависит от ваших бизнес-целей:
- Предсказательное моделирование — лучше использовать, когда вам нужно понять, какие факторы влияют на решение о покупке, и вы хотите идентифицировать точные группы потенциальных клиентов.
- Кластеризация — более полезна, когда основная цель состоит в выявлении сегментов и понимании разнообразия потенциальных клиентов.
Заключение
Методы предсказательного моделирования и кластеризации могут эффективно помочь вам в выявлении новых потенциальных клиентов на основе профилей существующих клиентов. Выбор подхода зависит от ваших бизнес-целей и имеющихся данных. Способ, который вы выберете, должен помочь углубить понимание о ваших клиентах и открыть новые возможности для роста бизнеса.