In der datengetriebenen Welt von heute ist das bessere Verständnis der Kunden der Schlüssel zur Bereitstellung personalisierter Erfahrungen und zur Wettbewerbsfähigkeit. Dieses Projekt untersucht, wie unüberwachtes maschinelles Lernen, insbesondere Clustering-Techniken, genutzt werden kann, um Kunden basierend auf ihrem Verhalten und vorhergesagten zukünftigen Aktionen zu gruppieren. Wir konzentrieren uns auf verhaltens- und voraussagegestützte Segmentierung – zwei leistungsstarke Ansätze, die helfen, zu erkennen, was Kunden tun und was sie wahrscheinlich als Nächstes tun werden. Der Prozess beginnt mit dem Sammeln umfangreicher Kundendaten, einschließlich ihrer Interaktionen, Käufe, Demografien und Vorlieben. Nach der Bereinigung und Vorbereitung der Daten durch Feature Engineering wenden wir Clustering-Algorithmen wie K-Means, Hierarchical Clustering und DBSCAN an, um natürliche Muster und Kundengruppen zu entdecken – ohne dass vordefinierte Labels benötigt werden. Das Ergebnis ist eine Reihe bedeutungsvoller Kundensegmente, die dynamisch oder statisch in verschiedenen Geschäftsbereichen verwendet werden können. Diese Erkenntnisse helfen Unternehmen, ihr Marketing anzupassen, die Kundenbindung zu erhöhen und fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Durch die Kombination von Verhaltenssignalen mit prädiktiven Modellen bietet dieser Ansatz eine skalierbare Möglichkeit, Kunden intelligenter und effektiver zu segmentieren.
Mohan et al. (Sat,) haben diese Frage untersucht.