Вопрос или проблема
Моя компания продает один продукт, который является товаром. Если вы его купите, я могу быть уверен, что вы купите его снова в ближайшем будущем у меня или у моих конкурентов. На спрос влияет погода. Если у нас высокие температуры, продажи моего продукта уменьшаются, и наоборот.
У меня есть следующие данные по каждой продаже:
- Клиент
- Средняя температура в день продажи
- Количество продукта, купленного в транзакции
- Размер склада клиента
- Цена на момент покупки
- Время продажи
Проблема:
Я хочу, на основе исторических данных временных рядов, получить вероятность того, что клиент требует мой продукт сегодня. Я хотел бы получить %. У клиента X есть 70% вероятность потребовать ваш продукт сегодня на основе исторических данных. С этим я мог бы получить список всех клиентов, у которых сегодня 80% или более вероятность покупки, и предпринять действия на основе этого.
Сложности, которые я вижу:
-
У меня много данных, потому что у меня много клиентов, но для одного клиента в среднем только 5 покупок.
-
Если клиент не лоялен и покупает продукт у моих конкурентов, у меня есть промежутки, которые делают продажи разделенными по нерегулярным временным интервалам.
Какой алгоритм был бы хорош для решения этой проблемы?
Я думал о регрессии с использованием временных рядов, но не получу вероятность. Возможно, стоит преобразовать временные метки повторных покупок на клиента в моем обучающем наборе и попробовать кластеризовать на основе дней между покупками.
Вы могли бы сформулировать проблему как анализ выживаемости — предсказать вероятность события за определенный период времени.
Проблемы качества данных повлияют на моделирование. Вам нужно решить, будете ли вы подбирать модель для каждого клиента или модель для групп клиентов. Пропущенные данные придется игнорировать, явно моделировать, исключать или заполнять.
Ответ или решение
Для определения вероятности того, что клиент купит продукт сегодня, можно воспользоваться стратегией, основанной на данных, которую можно обозначить как "предсказательная аналитика". Рассмотрим наиболее подходящие подходы и алгоритмы.
1. Проблематика
Ваша задача заключается в предсказании потребности клиента на основании исторических данных. Учитывая, что ваш продукт имеет характер товара с высокой конкуренцией и спрос на него зависит от температуры, необходимо учитывать множество факторов, включая:
- Исторические данные о покупках (клиент, объем покупки, температура, цена, размер склада).
- Сезонные и погодные колебания.
- Вероятность, что клиент может обратиться к конкурентам.
2. Алгоритмы для решения задачи
a. Модели машинного обучения
-
Логистическая регрессия: Подходит для классификации, когда нужно предсказать бинарный результат (купи/не купи). Вы можете представить вероятность покупки как функцию от независимых переменных (температура, цена, размер склада и т.д.). При этом важно учесть, что для клиентов с малым объемом исторических данных модель может давать менее надежные результаты.
-
Деревья решений и ансамблевые методы (Random Forest, Gradient Boosting): Эти методы хорошо работают с небольшими датасетами, поскольку они могут учитывать взаимодействия между переменными и не требуют строгих предпосылок о распределении данных.
-
Кластеризация: Применение алгоритмов кластеризации (например, K-средние) для сегментации клиентов на группы, которым предшествует подобные паттерны покупок, может помочь в дальнейшем предсказании вероятности.
-
Модели временных рядов: Если у вас есть достаточно данных, можно использовать ARIMA или SARIMA для учёта временных зависимостей. Однако, как вы правильно заметили, это не даст вероятности, а только будущие значения.
b. Выживаемость и временные модели
- Анализ выживаемости: Этот метод может быть полезен для оценки вероятности покупки в определенный день, анализируя промежутки между покупками клиентов. Модели Кокса могут помочь понять, как различные факторы (температура, цена) влияют на время до следующей покупки.
3. Обработка данных
Необходимо внимательно подойти к вопросам чистоты данных. Учитывайте следующие факторы:
-
Пропуски данных: Если у клиента есть большие пробелы между покупками, это может снизить возможность предсказания. Решения могут включать удаление этих клиентов из анализа или использование методов импутации данных.
-
Нормализация: Необходимо нормализовать переменные, чтобы избежать искажения результата из-за различий в масштабах значений (например, цена и объем склада).
4. Реализация и валидация
- Процесс разработки модели должен включать создание тестовой и обучающей выборки для объективной оценки качества модели.
- Кросс-валидация поможет убедиться, что модель не переобучена и адекватно предсказывает вероятности для новых данных.
Заключение
Применив данные подходы, вы сможете получить модель, которая не только предскажет вероятность покупки для каждого клиента, но и поможет понять, какие факторы в наибольшей степени влияют на поведение потребителей. Успех в этой области будет зависеть от анализа данных, корректной выборки моделей и динамичной адаптации к изменяющимся условиям рынка.
Для более эффективного принятия решений используйте результаты моделирования для сегментации клиентов, при этом активно тестируйте различные стратегии взаимодействия и маркетинга для повышения вероятности покупок.