Сегментация клиентов и оценка доходов
Сегментация клиентов — это процесс, с помощью которого вы делите своих клиентов на основе общих характеристик. Это позволяет маркетологам взаимодействовать с каждым клиентом наиболее эффективным способом или делать оценку своих новых клиентов на основе предыдущих данных.
Сегодня мы будем часто использовать еще один термин — персона. Персона — это вымышленный персонаж, созданный для представления типа пользователя, который может аналогичным образом использовать сайт, бренд или продукт.
Рабочий процесс сегментации
Допустим, вы занимаетесь бизнесом мобильных приложений. Вы можете собирать данные о пользователях, например, из какой страны находятся пользователи, какие устройства они используют, их пол, возраст, и сколько денег они тратят на ваше приложение. После того, как у вас будет достаточно данных, вы можете обработать эти данные и создать сегментацию и персонажей на основе ваших предыдущих или текущих пользователей. После этого вы можете использовать эти знания для быстрой оценки ваших новых пользователей, их вероятного поведения и использования вашего приложения. Вы можете использовать другой маркетинг для своего продукта, основанный на сегментации вашего пользователя, чтобы увеличить свою прибыль.
Создание персон
Недостаточно иметь возможность создавать точных персонажей, собирающих данные. Во-первых, мы должны обработать данные в форме, которая содержит информацию в категориях. А поскольку мы собираем данные о пользователях на основе их покупок, в наших данных могут быть дубликаты. Один и тот же клиент может совершить 2 покупки и появиться как 2 разных покупателя.
Изучение и обработка данных
Давайте шаг за шагом пройдемся по изучению и обработке данных. Начнем с исследовательского анализа данных (EDA).
EDA предоставило нам краткий обзор наших данных, которые можно увидеть ниже.
- В наборе данных доступны 2 уникальных источника, 6уникальных цен и 6 уникальных стран.
- Минимальный возраст — 15, максимальный — 66.
- Бразилия – это страна с наибольшим объемом расходов денег, в то время как в Турции самые высокие расходы на человека.
На основе нашего EDA мы можем создать агрегированныйфрейм данных, отсортировать значения по цене в порядке убывания и сбросить индекс фрейма данных, чтобы исправить возможные проблемы уровня. позже. Мы назовем этот кадр данных agg_df.
Этот агрегированный кадр данных по-прежнему не содержит информацию по категориям и не может быть обобщен и использован для оценки. Он по-прежнему страдает от той же проблемы, которую мы обсуждали ранее. Если мы не укажем точный возраст, доступный в наборе данных, мы не получим оценку. Чтобы исправить это, сделайте следующее:
Теперь мы поместим информацию в наши столбцы в легко воспроизводимом формате.
После группировки и объединения наших столбцов остается серьезная проблема. Поскольку мы храним информацию в категориях, называемых персонажи, будут дубликаты.
Например, будет FRA_ANDROID_FEMALE_24_30персонаж для каждой записи, доступной в возрасте от 24 до 30 лет. Чтобы исправить это, мы группируем по столбцу customers_level_based и получаем среднее значение цена за категорию.
Поскольку мы создали наши персонажи и удалили дубликаты, теперь мы можем создавать наши сегменты.
Теперь у нас есть классифицированные данные на основе правил, которые мы можем использовать, чтобы быстро узнать предполагаемые расходы нашего нового пользователя и информацию о сегментах.
Развертывание
Отсюда у нас есть несколько вариантов того, как мы хотим развернуть эти данные, чтобы их можно было легко использовать. Мы можем создать простой пользовательский интерфейс, или мы можем создать скрипт Python для запуска в командной строке, или мы можем развернуть эти данные в формате веб-приложения. . Я предпочел использовать веб-приложение из-за его доступности и простоты в использовании. Я использовал Streamlit для развертывания и размещения проекта. Вы можете проверить это здесь:
https://share.streamlit.io/h-okay/level_based/index.py
Спасибо за чтение. Надеюсь, вам понравилось!
Не стесняйтесь связываться со мной для любых отзывов.
Я❤️VBO
Использованная литература:
Больше контента на plainenglish.io. Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Получите эксклюзивный доступ к возможностям написания и советам в нашем сообществе Discord.
