Вопрос или проблема
Я работаю с набором данных, который имеет достаточно наблюдений и около 10 переменных,
- половина переменных числовые
- другая половина переменных категориальные с 2-3 уровнями (демографические)
- одна переменная идентификатора
- одна последняя переменная, которая имеет значение продаж, 0 для отсутствия продажи и сумму счета для продажи
Используя эту информацию, я хочу понять, на какие сегменты моих клиентов ориентироваться в маркетинге. Я использую R для кода, но это здесь не имеет значения. 🙂
Я не уверен, какую статистическую технику использовать. Поскольку я хочу определить, какие типы клиентов я хочу привлечь и построить свои кампании, изначально я думал использовать кластеризацию k-средних, т.е. использовать обучение без учителя.
Однако, если учесть, что я знаю, кто покупал и сколько они купили по данным о продажах, я считаю, что стоит включить эту информацию и решил выбрать предсказательное моделирование вместо этого. Здесь регрессия лишь покажет важность переменных, но мне интересны узлы (например, я хочу правила, которые могут поддержать мою маркетинговую кампанию, такие как возраст 45+, из региона Лос-Анджелес… и т.д.), поэтому дерево решений будет лучшей опцией.
Что вы думаете? Кластеризация или дерево решений? Или, может быть, что-то другое?
Поскольку у вас есть метаданные (т.е. сумма продаж), вы можете применить обучение с учителем.
После того, как модель будет создана, можно будет выявить признаки, которые способствовали предсказанию целевых показателей.
Деревья решений будут относительно простым вариантом, потому что они легко обрабатывают различные типы признаков и могут дать путь решения.
У меня немного другое мнение, и я рассматриваю эту проблему как связанную с рекомендательными системами.
Точно так же, как можно рекомендовать фильмы пользователям на основе различных подходов (включая как методы с учителем, так и без), подобным образом вы могли бы рекомендовать продукты пользователям.
Поэтому, хотя вы можете начать с использования как методов без учителя (кластеризация для сегментации ваших пользователей, особенно если набор данных большой), так и методов с учителем, таких как деревья решений, чтобы лучше понять модель, в конечном итоге вы должны перейти к набору алгоритмов и методов, используемых рекомендательными системами.
Оба алгоритма могут быть полезными. Кластерный анализ хорош для маркетинга к группам, а деревья решений могут дать вам конкретные правила относительно того, какие лучшие подсегменты для маркетинга (и какие худшие). Но ни один алгоритм машинного обучения не даст вам точный ответ. Хорошо использовать как кластеризацию, так и деревья решений. Вы можете сравнить их результаты и посмотреть, есть ли консенсус между ними. Если они приходят к противоположным выводам в целом, вам нужно вернуться к рисованию и попытаться примирить различия.
Ответ или решение
В выборе методов для анализа клиентов и определения целевых сегментов для маркетинга между кластеризацией и деревьями решений действительно существуют нюансы, которые важно учитывать в контексте вашего набора данных и целей.
### 1. Понимание задач
Судя по описанию вашего набора данных, вы имеете:
– Примерно 10 переменных, из которых половина – числовые, а другая половина – категориальные с 2-3 уровнями (демография).
– Один уникальный идентификатор и один переменная, отражающая значение продаж (0 для отсутствия продажи и сумма счета для проведенной продажи).
Таким образом, у вас есть как качественные, так и количественные данные, что дает возможность использовать как методы кластеризации, так и деревья решений.
### 2. Кластеризация (K-средние)
Кластеризация является неконтролируемым методом анализа, который позволяет выделить сегменты без предварительных меток классов. Если бы цель заключалась лишь в том, чтобы найти группы клиентов с похожими качествами или поведением, то кластеризация могла бы быть подходящим выбором. Однако, данный метод не учитывает зависимость переменной с целевой продажей, что делает его менее подходящим, если ваша цель – определить, какие сегменты более вероятно совершат покупку.
#### Преимущества:
– Обнаружение естественных групп среди данных.
– Гибкость в применении к данным различной природы.
#### Недостатки:
– Не учитывает целевую переменную.
– Сложность в интерпретации кластеров в контексте бизнеса.
### 3. Деревья решений
Так как у вас имеется целевая переменная в виде значения продаж, использование дерева решений (например, CART или C4.5) кажется более уместным. Деревья решений могут эффективно справляться с числовыми и категориальными данными и позволяют увидеть, какие именно комбинации факторов влияют на вероятность продажи (например, возраст, местоположение).
#### Преимущества:
– Предоставляет четкие правила, которые можно использовать для кампаний.
– Интуитивно понятные результаты, легко объясняются бизнес-стороне.
– Возможность визуализации деревьев, что облегчает презентацию результатов.
#### Недостатки:
– Может быть чувствителен к шуму в данных и переобучению.
– Существенное снижение производительности с увеличением количества классов.
### 4. Комбинированный подход и альтернативы
Как было упомянуто в обсуждении, возможно применение как кластеризации, так и деревьев решений параллельно. Начав с кластеризации для получения первоначальных сегментов, вы затем можете использовать деревья решений, чтобы проверить, какие именно из этих кластеров являются наиболее перспективными для маркетинга.
В дополнение к вышеуказанным методам, также стоит рассмотреть подходы, используемые в рекомендательных системах. Это может дать дополнительное понимание о предпочтениях клиентов и улучшить точность таргетинга.
### Заключение
С учётом вашего набора данных и цели анализа, в первую очередь разумно выбрать метод деревьев решений, так как он учитывает целевую переменную и предлагает четкие правила для сегментации клиентов. Однако, не исключайте возможность предварительной кластеризации для понимания общей структуры данных, прежде чем внедрять более специфичные модели. В конечном итоге, комбинация методов может предоставить наиболее богатую и полную картину.
Эти подходы помогут вам принять более обоснованные решения и создать эффективные маркетинговые кампании, направленные именно на те сегменты, которые с наибольшей вероятностью приведут к конверсии.