Cómo utilizar el Machine Learning para la segmentación de clientes
El 73% de los directores ejecutivos reconoce que los productos, servicios y experiencias deben ser significativos para sus clientes.
Pero, ¿qué significa realmente “significativo”?
En la mayoría de los casos, el significado y el propósito conducen a la personalización: el proceso de adaptar cada experiencia y punto de contacto a cada grupo de clientes. Y tienes grupos de clientes estratégicamente segmentados, ¿verdad?
No se preocupe si no.
El Machine Learning es capaz de analizar conjuntos de datos como clientes y perfilar automáticamente los segmentos de clientes con mejor (y peor) desempeño.
Veamos cómo funciona esto. Hay dos formas de Machine Learning a tener en cuenta. El primero supervisado . Esto usa reglas y configuraciones dadas para ajustar las operaciones y la salida.
El Machine Learning no supervisado, por otro lado, permite a la Inteligencia Artificial crear nuevos conjuntos de datos y comenzar a encontrar patrones por sí misma.
Ambos son extremadamente convenientes, ya que lleva mucho tiempo analizar montones de datos y encontrar patrones manualmente. Debería invertir ese tiempo en proyectos, fomentar las relaciones y asegurar nuevas oportunidades comerciales.
Te mostraré cómo descubrir segmentos con Machine Learning en el artículo de hoy. Quédese hasta el final para aprender a automatizar también todo el proceso.
Segmentación de clientes con Machine Learning
Los siguientes pasos son uno de los muchos enfoques para segmentar a los clientes a través del Machine Learning. Aplique las herramientas , los equipos y las habilidades de su empresa para llevar a cabo estos procesos de la manera más óptima.
Paso 1: cree un caso de negocio
Todo necesita una meta. No querrás entrar en este proceso a ciegas. De lo contrario, el resultado será complicado y desorganizado.
Más bien, necesita un caso de negocios . Es decir, el propósito de utilizar el machine learning y la inteligencia artificial , para empezar.
En su caso, se trata de encontrar los grupos de clientes más rentables dentro de todo el grupo de clientes.
Una vez que haya hecho eso, continúe con el paso dos.
Paso 2: preparar los datos
Cuantos clientes tienes? 100? 1.000? 10,000? Cuantos más, mejor en el caso del machine learning para la segmentación de clientes .
Esto se debe a que podrá encontrar más patrones y tendencias dentro de los conjuntos de datos.
También necesitará establecer diferentes características (una variable o atributo medible) según las métricas más importantes para su negocio. Esto puede incluir:
- Valor de vida medio
- Costo de adquisición de clientes
- Satisfacción del cliente
- Tasa de retención
- Beneficio neto
- Etc.
Estos deben determinarse porque contribuyen al proceso de visualización más adelante. La preparación de datos se puede realizar con una herramienta de código abierto como pandas . Los clientes deberán exportarse como datos sin procesar para utilizarlos en una herramienta como esta.
Además, tome este ejemplo en el que se utilizó el machine learning para encontrar clientes a través de la cantidad de productos pedidos, la tasa de devolución y el gasto total. Estos se fusionaron en un marco de datos (una lista de variables) llamado “clientes”.
Resultó en la siguiente distribución:
Si bien se trata de datos muy útiles, es necesario escalarlos para obtener los conocimientos y la toma de decisiones más óptimos.
Eso me lleva al tercer paso.
Paso 3: utilice la agrupación en clústeres de K-means
La agrupación en clústeres de K-means es un método popular de algoritmo de machine learning no supervisado .
En términos simples, encuentra todos los diferentes “grupos” y los agrupa mientras los mantiene lo más pequeños posible. Eso significa que terminará con la mayor cantidad posible de segmentos de clientes para interpretar.
El algoritmo asigna cada punto de datos al centroide más cercano formando diferentes grupos mientras mueve el promedio al centro de cada grupo. Se parece a esto:
Fuente: Wikimedia
El algoritmo verifica la suma de la distancia al cuadrado entre el punto del grupo y cada centro. Minimiza la distancia y la inercia de cada grupo. Cuando converge, la iteración se detiene.
Paso 4: elegir hiperparámetros óptimos
La elección del mejor conjunto de hiperparámetros para un algoritmo se denomina optimización o ajuste de hiperparámetros .
Este es el siguiente paso en los segmentos de clientes de aprendizaje profundo porque nos ayuda a encontrar los grupos de clientes más precisos y gratificantes en función de nuestro trabajo anterior.
Continuando con el ejemplo anterior, configurar los valores de k de 1 a 15 daría como resultado el gráfico correspondiente:
Tenga en cuenta que cuanto más lejos mira hacia la derecha, menos inercia se produce y los datos se agrupan con precisión con un sesgo positivo.
Una fuerte contracción con un ” codo ” en k = 4 nos dice que cuatro grupos de clientes son ideales para este conjunto de datos.
Paso 5: visualización e interpretación
Con todo su arduo trabajo hecho, ahora es el momento de visualizar los hallazgos e interpretarlos para hacer crecer su negocio.
Tener perfiles de clientes rentables a su alcance ayudará a mejorar la orientación de las campañas de marketing, el lanzamiento de funciones y la hoja de ruta del producto.
Esto le dará a su organización conceptos mucho más claros sobre qué clientes tienen la mayor tasa de retención, contratos y otras métricas que determinó originalmente .
Luego, puede optimizar cada grupo con sus pros y contras asociados para impulsar el crecimiento.
En el caso del ejemplo del grupo de clientes que he estado haciendo referencia, la visualización se ve así:
Hay cuatro grupos de clientes con varios pedidos de productos, gastos y montos de tasa de devolución. Esto permitió a la empresa ver claramente el perfil de cliente más favorable al que apuntar.
Intente utilizar la biblioteca de trazado de código abierto Plotly Python para crear gráficos, diagramas y cuadros interactivos.
Reflexiones finales sobre los segmentos de clientes con Machine Learning
La segmentación de clientes es necesaria. No puede ofrecer a todos los clientes el mismo producto, experiencia o anuncio, ya que no tendrán la misma resonancia con él. Hacerlo da como resultado una baja tasa de clics, participación y conversiones.
Ahí es donde la segmentación entra en escena. Encontrar todos los grupos únicos que conforman una base de clientes más grande le permite meterse en la cabeza de los clientes y darles exactamente lo que quieren, mejorando su experiencia y aumentando los ingresos.
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