Порівняння методів кластеризації для створення цільових груп клієнтів у наборі даних
Анотація
Розглянуто особливості використання методів кластеризації для створення цільових груп клієнтів. На основі аналізу літературних джерел визначено, що цільова маркетингова кампанія є ефективним способом досягнення конкретних цілей, таких як збільшення продажів, підвищення лояльності клієнтів або залучення нових споживачів. Проаналізовано методи кластеризації, які можна використовувати для створення цільових груп клієнтів. Досліджено ефективність різних методів кластеризації для створення цільових груп клієнтів. Проаналізовано дані про споживачів одного з українських підприємств. За результатами цього аналізу створено кілька кластерів клієнтів, які відрізнялися один від одного за такими параметрами, як вік, стать, місце проживання, рівень доходу та інші. Встановлено, що застосовані методи кластеризації доповнюють цільову маркетингову кампанію для досягнення конкретних маркетингових цілей. Доведено ефективність методу кластеризації, що залежить від специфіки досліджуваного бізнесу та наявних даних. Встановлено індивідуалізовані маркетингові стратегії для кожної цільової групи. Доведено, що моніторинг та аналіз результатів кампаній є ключовими для визначення ефективності і корегування їхньої діяльності. Досліджено ефективності методів кластеризації та цільових маркетингових кампаній, що допомагають оптимізувати витрати на маркетинг і підвищити результативність. Доведено сприяння у підвищенні задоволеності клієнтів. Встановлено важливість продовження дослідження та аналізу для адаптації стратегій до змін у споживацькому ринку та збереження конкурентних переваг. Використано кластеризацію для створення цільових груп клієнтів і застосовано потужний інструмент для розвитку ефективних маркетингових стратегій. За результатами дослідження з'ясовано, що застосування методів кластеризації для створення цільових груп клієнтів може підвищити ефективність маркетингових кампаній. Доведено ефективність застосування конкретних груп клієнтів для досягнення цілей кампанії, які спрямовані на широку аудиторію. Обґрунтовано дослідницький підхід щодо пристосування стратегій до змін у споживацькому ринку, що є важливим аспектом у динамічному бізнес-середовищі.
Завантаження
Посилання
Abdulhafedh, A. (2021). Incorporating K-means, Hierarchical Clustering and PCA in Customer Segmentation. Journal of City and Development, 3(1), 12–30. https://doi.org/10.12691/jcd-3-1-3
Agrawal, S. (2021). Introduction to Matplotlib and Seaborn. URL: https://medium.com/analytics-vidhya/introduction-to-matplotlib-and-seaborn-e2dd04bfc821
Ajay, M. S. (2020). Data-Preprocessing with Python. URL: https://medium.com/dataseries/data-preprocessing-with-python-3914d3e9dd30
Alzahrani, L. A. (2021). Customer Segmentation: Unsupervised Machine Learning Algorithms in Python. URL: https://towardsdatascience.com/customer-segmentation-unsupervised-machine-learning-algorithms-in-python-3ae4d6cfd 41d
Archana, K., & Saranya, K. G. (2019). Mall Customer Segmentation Using Clustering Algorithm. International Journal of Multidisciplinary Educational Research (IJMER), 8(6), 94–99. https://doi.org/10.22214/ijraset.2023.48368
Christopher, A. (2021). Hierarchical Clustering and Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise. URL: https://medium.com/mlearning-ai/hierarchical-clustering-and-density-based-spatial-clustering-of-applications-with-noise-dbscan-b8d903095532
Hua, N., & Leu, B. A. (2022). Machine learning-based customer segmentation. International Journal of Information Security, 9(7).
John, J. M., Shobayo, O., & Ogunleye, B. (2023). An Exploration of Clustering Algorithms for Customer Segmentation in the UK Retail Market. Analytics, 2, 809–823. https://doi.org/10.3390/analytics2040042
Kaggle. Online Retail. (2023). URL: https://www.kaggle.com/datasets/hellbuoy/online-retail-customer-clustering?resource=download
Khyati, Mahendru. (2019). How to Determine the Optimal K for K-Means? International Journal of Advance Research in Computer Science and Management Studies, 1(6), 90–95. URL: https://medium.com/analytics-vidhya/how-to-determine-the-optimal-k-for-k-means-708505d204eb
Kulkarni, S. (2022). Advance Customer Segmentation. International Journal of Creative Research Thoughts (IJCRT), 10(1), 114–119. URL: https://www.academia.edu/100683793/Advance_Customer_Segmentation
Lorbeer, B., Kosareva, A., Deva, B., Softić, D., Ruppel, P., & Küpper, A. (2018). Variations on the clustering algorithm BIRCH. Big Data Res, 11, 44–53. https://doi.org/10.1016/j.bdr.2017.09.002
Pandas Python library. (2023). URL: https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/index.html
Pyla, S. D., & Seshashayee, Dr. M. (2022). Customer segmentation using machine learning. International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science, 4(5). URL: https://www.irjmets.com/uploadedfiles/paper/issue_5_may_2022/23752/final/fin_irjmets1653303840.pdf
Sagar, A. (2019). Customer Segmentation Using K Means Clustering. URL: https://towardsdatascience.com/customer-segmentation-using-k-means-clustering-d33964f238c3
Scikit Learn Python library. (2023). URL: https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#clustering
Syakur, M. A., Khotimah, B. K., Rochman, E. M. S., & Satoto, B. D. (2018). Integration K-Means Clustering Method and Elbow Method for Identification of the Best Customer Profile Cluster. IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering, l(336). https://doi.org/10.1088/1757-899X/336/1/012017
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
