Вопрос или проблема
Обзор:
Я ищу технические рекомендации от сообщества ML/науки о данных о том, как я мог бы решить свою бизнес-проблему.
Контекст:
В двух словах, у меня есть группа клиентов, которые неоднократно покупают продукты из определенной категории, например, категорию сковород. В категории сковород есть 15-20 различных производителей сковород. Каждая из этих сковород имеет разные характеристики, такие как большая, маленькая, антипригарная, из нержавеющей стали, для мытья в посудомоечной машине и т.д., но по сути это все сковороды. Некоторые люди покупают премиум-продукты, в то время как другие покупают бюджетные, а некоторые – продукты среднего ценового сегмента.
Самый популярный бренд продукта самый дорогой и является убыточным для нас. Однако есть другой продукт (продукт среднего ценового сегмента), который почти имеет те же характеристики, что и дорогая сковорода, но стоит в два раза дешевле и приносит максимальную прибыль для моей компании.
Цель:
Я хотел бы определить тех клиентов, которые в настоящее время покупают самый дорогой продукт, и связаться с ними на основе их вероятности покупки продукта среднего ценового сегмента, чтобы убедить их в преимуществах средней сковороды.
Подходы:
Я думал, что одним из подходов будет найти покупателей дорогого продукта, но наиболее похожих по характеристикам на покупателей среднего сегмента, и предложить им скидку, чтобы побудить их перейти на другой продукт. Для этого я бы использовал измерение сходства между пользователями, а не измерение сходства между товарами.
Данные:
У меня есть доступ к большому объему демографической информации, данным о покупках и характеристикам продуктов, поэтому создание базовых аналитических таблиц не представляет проблемы.
Если у вас есть какие-либо предложения о том, как я мог бы подойти к этой проблеме, я был бы очень благодарен за ваши идеи.
Мы могли бы проанализировать историю покупок клиентов. Здесь, для объяснения, предположим, что есть клиенты A и B. Сначала мы составим историю покупок клиента A,
-
Мы рассчитаем частоту покупок среднего пан для клиента A. Также нам понадобится общее количество покупок, сделанных клиентом. Таким образом, для клиента A вы получите отношение ( количество покупок средней сковороды ) / общее количество покупок.
-
Аналогично, мы рассчитаем такие же отношения для дорогих сковород как для клиентов A, так и B.
-
Затем мы сравним отношения для всех клиентов и выберем N клиентов, которые с наибольшей вероятностью купят среднюю или дорогую сковороду.
Почему мы используем соотношения (или точнее, вероятности покупки определенной сковороды)?
- Нам нужны клиенты, которые часто покупают определенную сковороду. У этих клиентов больше шансов переключить продукт, чем у менее частых покупателей.
- Поскольку они являются постоянными клиентами, на них больше повлияет скидка на среднюю сковороду.
Вы можете использовать различные метрики для агрегирования клиентов, которые могут перейти на другой продукт. Вы также можете обратить внимание на теорему Байеса, которая, я думаю, также будет уместна. Она даст ответ – “Какие клиенты имеют наивысшую вероятность покупки средней сковороды, учитывая, что они уже купили дорогую сковороду.”
Ответ или решение
Определение клиентов, которые могут перейти на более дешевый продукт
Введение
В условиях конкуренции на рынке посуды, где представлены десятки производителей, понимание поведения клиентов становится ключевым фактором для достижения максимальной прибыльности. В вашем конкретном случае существует необходимость в идентификации клиентов, которые в настоящее время приобретают популярный, но убыточный продукт. Это позволяет сосредоточить усилия на привлечении клиентов к высокодоходному среднему продукту. В данной статье рассмотрим стратегию, которая поможет вам достичь этой цели, используя методы анализа данных.
Анализ поведения клиентов
Чтобы определить клиентов, готовых перейти на более дешевый аналог, можно использовать следующие подходы:
1. Анализ истории покупок
Построение аналитической базы. Первым шагом является анализ истории покупок клиентов. Вам следует рассмотреть частоту покупок как дорогих, так и средних кастомизированных сковородок. Вот как это можно сделать:
-
Расчет коэффициента покупок. Для каждого клиента необходимо рассчитать коэффициент, который показывает частоту покупок средних и дорогих сковородок. Формула будет выглядеть следующим образом:
[
\text{Коэффициент} = \frac{\text{Количество покупок средних сковородок}}{\text{Общее количество покупок}}
] -
Сравнение коэффициентов. Затем сравните полученные коэффициенты для всех клиентов, чтобы выделить тех, кто наиболее вероятно перейдет на средний продукт.
2. Пользовательская сегментация
Кластеризация клиентов. При помощи методов кластеризации, таких как K-средние, можно выделить группы клиентов на основе их покупательских привычек и демографических характеристик. Это позволит определить сегменты, наиболее склонные к изменениям в выборах продуктов.
3. Моделирование вероятности покупок
Применение теоремы Байеса. С помощью теоремы Байеса можно оценить вероятность покупки средних сковородок, исходя из того, что клиент уже приобрел дорогие. Это позволит вам увидеть, какие клиенты имеют наивысшие шансы на переход:
[
P(A|B) = \frac{P(B|A) \cdot P(A)}{P(B)}
]
где:
- (P(A|B)) обозначает вероятность покупки среднего продукта при условии, что клиент приобрел дорогой,
- (P(B|A)) — вероятность покупки дорогого, если клиент купил средний,
- (P(A)) и (P(B)) — априорные вероятности.
4. Оптимизация предложений
Индивидуальные предложения. На основе анализа вы можете создать персонализированные предложения для клиентов, которые находятся на грани перехода. Эти предложения могут включать ограниченные по времени скидки или акционные предложения, согласно данным о предыдущих покупках и предпочтениях клиентов.
Заключение
Для успешного перехода клиентов с дорогих продуктов на средние, важно использовать математические модели и техники анализа данных. Анализ истории покупок, кластеризация клиентов, применение теоремы Байеса и создание индивидуальных предложений являются ключевыми инструментами для повышения вероятности успешного перехода. Главная цель — увеличить долю клиентов, которые будут мотивированы переключиться на более выгодный продукт, что поможет не только увеличить прибыль, но и улучшить удовлетворение клиентов за счет более разумного выбора.