Cómo resolver el problema de segmentación de clientes con el aprendizaje automático

La segmentación de clientes generalmente se basa en enormes conjuntos de datos y, especialmente, exige que se diseñen de manera adecuada. Debido a esto, en el tutorial de hoy, aprenderemos sobre la segmentación de clientes en el dominio del marketing y cómo abordar este problema con la ayuda del aprendizaje automático .

Segmentación de clientes y sus tipos

La segmentación de clientes es el método de distribuir una base de clientes en grupos de personas en función de características mutuas para que las organizaciones puedan comercializar a grupos de manera eficiente y competente de forma individual.   

El propósito de segmentar a los clientes es determinar cómo correlacionarse con los clientes en múltiples segmentos para maximizar los beneficios del cliente. La segmentación de clientes perfectamente realizada permite a los especialistas en marketing interactuar con cada cliente en el enfoque más eficiente.    

En marketing, una corporación puede segmentar compradores o compradores de acuerdo con los estándares de segmentación asociados y una amplia gama de causas tales como:  

Segmentación demográfica que incluye:

• • • género
    • la edad
    • ocupación
    • estado civil
    • ingreso

Segmentación geográfica que incluye:

• • • país
    • estado
    • ciudad de residencia
    • Ciudades o condados específicos

Segmentación tecnográfica que incluye:

• • • tecnologias
    • software
    • dispositivos móviles

Segmentación psicográfica que incluye:

• • • actitudes personales
    • valores
    • intereses
    • rasgos de personalidad

Segmentación conductual que incluye:

• • • acciones o inacciones
    • hábitos de gasto / consumo
    • uso de funciones
    • frecuencia de la sesión
    • Historial de navegación
    • valor medio de la orden

Efecto de la segmentación de clientes en el ámbito del marketing

Al segmentar a los usuarios, los especialistas en marketing pueden obtener el máximo de sus presupuestos de operaciones al dirigirse a las audiencias adecuadas. Puede conversar directamente con los clientes que están seguros de transformarse sin gastar dinero en impresiones o usuarios que no están dispuestos a comprar el siguiente producto.  

Y puede decorar mensajes de marketing y hacerlos atractivos para mantener a los prospectos en el conducto de manera más productiva. Ese trabajo puede asociarse tanto con la inteligencia como con el desarrollo de mercancías.    

Definitivamente, la Segmentación promueve una corporación de las siguientes formas:

• Diseñe y brinde asesoramiento de marketing dirigido que resonará en asociaciones de clientes particulares, pero no en otras (que aceptarán notificaciones de acuerdo con sus requisitos e importancia, preferiblemente).
• Decida el curso de comunicación más confiable para el segmento, desde correo electrónico, publicaciones en redes sociales, publicidad por radio o un procedimiento diferente, según la función.
• Distinguir métodos para promocionar productos o nuevas mercancías u oportunidades de asistencia.
• Establezca relaciones con los consumidores más confiables para mejorar la asistencia al cliente.
• Análisis de selecciones de precios para concentrarse en los clientes más influyentes.

Puntos clave para recordar para la segmentación de clientes en el dominio de marketing

La mayoría de las empresas, cuando comienzan con la segmentación de clientes, carecen de una visión clara y un objetivo. Puede probar las medidas posteriores para obtener segmentos en la atención al cliente a nivel universal.

1. Examinar a los clientes actuales: conocer la distribución geográfica, las preferencias / creencias del comprador, analizar el análisis de la página de búsqueda del sitio web, etc.
2. Adquirir conocimiento de cada consumidor: trazar un gráfico interactivo para cada cliente con una variedad de decisiones para explicar y predecir su respuesta, como los productos básicos, la asistencia y el contenido en el que participarán.
3. Explique las posibilidades de los segmentos: una vez establecidas las secciones, deben implementar una comprensión empresarial adecuada de cada segmento y sus dificultades y posibilidades. Puede mapear la política de marketing de toda la empresa para proporcionarla a diversos nichos de consumidores.
4. Investigue el segmento: después de comparar la descripción y la importancia de marketing de distintos segmentos de clientes, una empresa debe darse cuenta de cómo transformar sus productos o asistencia en una ayuda más válida. Por ejemplo, puede determinar la implementación de recortes más altos para algunos compradores que para otros para desarrollar su base de consumidores existente.

Pasos para realizar la segmentación de clientes con algoritmos de aprendizaje automático

El aprendizaje automático, una clase de inteligencia artificial, puede investigar conjuntos de datos de clientes similares e interpretar los segmentos de clientes con el rendimiento más beneficioso y más inadecuado.

Las acciones posteriores son una de las muchas estrategias para abordar la segmentación de clientes sobre el aprendizaje automático. Puede utilizar sus herramientas, socios y habilidades favoritas para manejar estos métodos cómodamente.

Paso 1: Diseñe un caso comercial adecuado antes de comenzar

En la investigación de casos, necesitamos visualizar los hábitos y estilos de los consumidores desde diferentes perspectivas. No es necesario utilizar este método de forma imprudente. De lo contrario, el resultado estará sucio y desordenado.

Alternativamente, necesita un buen caso comercial para empezar . La perspectiva de aplicar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial se puede pensar con:

• • “ ¿Se puede organizar el apoyo al consumidor en grupos para generar conexiones personalizadas dentro de ellos? «
  • “¿Es valioso determinar las reuniones de clientes más importantes dentro de todo el grupo de consumidores? «

Para apreciar completamente el gasto y la regulación de los clientes, puede practicar teniendo en cuenta los últimos puntos:

• • Cantidad de productos solicitados
  • tasa de retorno ordinaria
  • gasto acumulado

Paso 2: recopile y prepare los datos

El siguiente paso es reunir los datos para descubrir patrones y sesgos más diferentes dentro de los conjuntos de datos.    

También necesitará establecer características complejas en función de las métricas más relevantes para su organización. Puede involucrar:

• • Valor de vida medio
  • Costo de compra del consumidor
  • Placer del consumidor
  • Tasa de mantenimiento
  • Ganancias netas

Necesitará escalar, preprocesar y completar los valores faltantes utilizando las herramientas de código abierto disponibles en Python, como pandas, NumPy, etc. Este paso debe corregirse porque se suman al paso de visualización más adelante.

Cuantos más datos de clientes adicionales tenga, más precisa tomará la decisión en la segmentación de clientes con aprendizaje automático.

Eso nos lleva al siguiente paso.

Paso 3: Realización de la segmentación mediante agrupación en clústeres de k-medias

La agrupación en clústeres de K-means es un método famoso de aprendizaje automático no supervisado. Este método obtiene todos los diversos » grupos » y los agrupa colectivamente mientras los mantiene tan pequeños como sea posible.

Los algoritmos funcionan de esta manera:

• • Primero, inicializamos aleatoriamente el valor de k como el número de conglomerados o n-centroides.
  • A continuación, asignamos cada punto de datos al centroide más cercano formando grupos separados mientras reubicamos el centro en el medio de todo el grupo empleando la distancia euclidiana.
  • Mientras trabaja con los pasos anteriores, el algoritmo verifica e intenta reducir la suma de las distancias cuadradas entre el punto agrupado y el medio para todos los grupos.
  • Cuando todos los puntos de datos se unen, termina la repetición.

Paso 4: Ajuste de los hiperparámetros óptimos para el modelo

Determinar el kit de hiperparámetros más beneficioso para un algoritmo es la medida posterior en los segmentos de clientes con Ml porque nos ayuda a lograr las multitudes de clientes más genuinas y satisfactorias.  

Al elegir el valor k , seleccionaremos los principios de optimización de las K-medias, inercia, practicando el método del codo.   

Con el método del codo decidiremos el valor de k allí donde se mantenga la caída de la inercia.

Paso 5: visualización de los resultados

Por último, visualizamos las decisiones aplicando Plotly-Python de código abierto , una biblioteca de trazado en Python para hacer gráficos interactivos, diagramas y tablas. Entonces entendemos los cuadros y varios gráficos para desarrollar nuestra empresa.

Tener perfiles de consumidores genuinos al alcance de su mano ayudará a mejorar la orientación de las operaciones de marketing, los lanzamientos de innovación y la hoja de ruta de la mercancía.

Le proporcionará a su organización pensamientos excepcionalmente más evidentes sobre qué clientes tienen la tasa de retención, los contratos y las métricas adicionales más efectivas que planeó inicialmente.

Conclusión

La segmentación de clientes es fundamental. El aprendizaje automático puede controlar todo el proceso. Descubrir todos los diferentes grupos que construyen una base de clientes más significativa le permite entrar en el cerebro de los clientes y darles precisamente lo que anhelan, mejorando su participación y expandiendo sus ganancias.