Если вы когда-нибудь работали с данными пользователей, то знаете: клиенты — это не одна большая одинаковая масса. Это скорее разношёрстная толпа со своими привычками, поведением и желанием покупать (или не покупать). И в какой-то момент бизнесу жизненно важно разобраться:
Кому давать скидки? Кому показывать премиум-ассортимент? А кто вообще просто заходит «посмотреть», но никогда ничего не покупал?
И здесь часто начинается хаос:
🟠 Маркетинг говорит: «Давайте дадим скидку всем!»
🟠 Финансы хватаются за голову: «Нет, давайте никому не дадим!»
🟠 А дата-сайентист сидит посередине и вспоминает, что есть простой способ разложить клиентов по полочкам, причём без высшей математики, без нейросетей и без миллионных бюджетов.
И этот способ — кластеризация! Она помогает автоматически «увидеть» эти сегменты, исходя из закономерностей в данных: группирует похожих клиентов, исходя из их поведения / предпочтений и т. д. Получается как будто маленькая карта характеров: можно найти лояльных фанатов бренда, охотников за скидками и холодных наблюдателей.
И каждому сегменту можно сделать уникальное, индивидуальное, а главное — интересное именно им предложение 😊 И на практике это работает куда лучше, чем гадать интуитивно.
Хотите разобраться, как это сделать своими руками? Приходите сегодня на вебинар, где мы разберём:
➖ Что такое кластеризация на понятных примерах (без страшных формул);
➖ Какие существуют рецепты подготовки данных, чтобы модель действительно увидела осмысленные сегменты;
➖ Как интерпретировать кластеры и превращать их в пользу для бизнеса.
Если хотите наконец понять, как машины «видят» группы там, где людям кажется сплошной шум, — присоединяйтесь 👇
➡️ Зарегистрироваться на вебинар
📊 Simulative