Что такое кластеризация или кластерный анализ

Примеры кластеризации в маркетинге.

Если у вас есть большой массив данных, то наиболее эффективный способ понять, что с ними делать — рассортировать их в группы для первичного анализа. Группировать можно при помощи — сегментации (вы сами задаете критерии, например, возрастные и ценовые группы) или кластеризации (математический алгоритм сам выявляет “связующий” критерий или признак, который объединяет данные). Ценность data-driven подхода и основное отличие кластеризации заключается в том, что алгоритмы выявляют и объединяют параметры с похожими чертами из первичного массива данных.

Маркетинг и продажи — одно из направлений применения кластерного анализа. В частности для прогнозирования будущего поведения покупателя — персонализации и таргетирования. Кластерный анализ использует математические модели для обнаружения групп схожих клиентов, основываясь на наименьших различиях среди покупателей в каждой группе.

Кластерный анализ (англ. cluster analysis) — многомерная статистическая процедура, выполняющая сбор данных, содержащих информацию о выборке объектов, и затем упорядочивающая объекты в сравнительно однородные группы.

Боль: кампании, как маркетинговая инвестиция, должны быть направлены на конкретную целевую группу.

Стандартный пул данных в датасете:

Основная информация о клиенте — профиль / идентификатор клиента, местоположение и цена покупок
Информация о продукте — сегмент, бренд, иерархия продуктов, размер, и тд.
Информация о транзакции — проданный объем, детали счета, дата, время и идентификатор продукта

<i>Пример 3D визуализации результатов кластерного анализа</i>

Более глубокое понимание клиентских сегментов достигается путем разработки 3D-модели кластеров на основе ключевых бизнес-показателей, таких как размещенные заказы (покупки), частота заказов, заказанные товары или изменение цен. Актуальность результатов кластеризации для бизнеса позволяет лицам, принимающим решения, выявлять проблемные кластеры, которые вынуждают продавца использовать больше ресурсов для достижения целевого результата. Затем можно сосредоточить свои маркетинговые и операционные усилия на правильных кластерах, чтобы обеспечить оптимальное использование ресурсов, включая:

Анализ цен: кластеризация является отправной точкой для более глубокого анализа цен, чтобы получить инсайты и улучшить объемы продаж на основе прогнозируемых изменений в структуре (паттерне) закупок по отношению к изменениям цен внутри каждого идентифицированного кластера.
Анализ аномалий: можно выявить неочевидные закономерности и аномалии в поведении покупателей.
Анализ частоты покупок: позволяет сформировать кластеры покупателей, которые стали покупать реже или наоборот чаще в конкретном промежутке времени.
Анализ времени покупок: кластеризация времени покупок в течении дня на протяжении недели и в разные сезоны может выявить периоды максимальной и минимальной загрузки для оптимизации логистики и перераспределения трафика.
Аналитика дистрибуции: дистрибьюторы также могут извлечь выгоду из кластеризации продуктов, поскольку это помогает им идентифицировать товары, которые можно связать вместе, чтобы избежать многократных поездок и оптимизировать транспортные ресурсы.
Прогнозируемые инсайты: кластеризация продуктов может предоставить ритейлерам возможности прогнозирования, позволяя им сопоставить нового клиента с уже существующими кластерами продуктов на основе определенных атрибутов клиента, таких как бизнес-категория, местоположение и предлагаемые услуги.
Анализ продвижения: группировка похожих продуктов на основе кластеризации товаров может помочь розничным продавцам идентифицировать наборы продуктов, чтобы повысить продажи и увеличить количество товаров, заказанных конкретным покупателем, на основе выявленных сходств в выборе.

Хотя возможности прогнозирования, предлагаемые кластеризацией, могут трансформировать результаты целевого маркетинга, кластеризация наиболее эффективна при использовании вместе с другими решениями для розничной аналитики. Ценность кластеризации продуктов особенно видна в очень разреженном датасете (наборе данных). В дополнение к повышению рентабельности маркетинговых инвестиций (ROMI) с точки зрения прибыльности клиентов, кластеризация продуктов может помочь ритейлерам таргетировать и активизировать клиентов из категории с невысокой платежеспособностью.

обеспечить интерактивное взаимодействие между пользователем и системой - разбиение массива на группы происходит в течение нескольких секунд;
добиться воспроизводимых результатов. Известно, что недостатком алгоритма k-среднего является нестабильность распределения - при нескольких запусках один и тот же элемент может оказаться в разных кластерах. В Polymatica этот недостаток устранен.

Подробнее о функционале модуля “Кластеризация” смотрите в обучающем видео.