ಕಸ್ಟಮರ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಗಾಗಿ ಪೈಥಾನ್: ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಆಳವಾದ ಅಧ್ಯಯನ

ಇಂದಿನ ಅತಿ-ಸಂಪರ್ಕಿತ ಜಾಗತಿಕ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ, ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಎಂದಿಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಗ್ರಾಹಕರ ನೆಲೆಯನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತವೆ. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್, ಉತ್ಪನ್ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಗೆ ಒಂದು-ಗಾತ್ರ-ಎಲ್ಲರಿಗೂ-ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ವಿಧಾನವು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಲ್ಲ; ಇದು ನಿರ್ಲಕ್ಷ್ಯಕ್ಕೆ ಒಳಗಾಗುವ ಪಾಕವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಸುಸ್ಥಿರ ಬೆಳವಣಿಗೆ ಮತ್ತು ಶಾಶ್ವತ ಗ್ರಾಹಕರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಕೀಲಿಯು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರನ್ನು ಆಳವಾದ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದರಲ್ಲಿದೆ — ಒಂದು ಏಕರೂಪದ ಘಟಕವಾಗಿ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ವಿಶಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳು, ನಡತೆಗಳು ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಿಭಿನ್ನ ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ. ಇದು ಕಸ್ಟಮರ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ನ ಸಾರವಾಗಿದೆ.

ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ, ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಲು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಕ್ಕಾಗಿ ವಿಶ್ವದ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯಾದ ಪೈಥಾನ್‌ನ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಸಿದ್ಧಾಂತದಿಂದಾಚೆಗೆ ಹೋಗಿ, ನಿಮ್ಮ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವ್ಯವಹಾರ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ, ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತ ಗ್ರಾಹಕರೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿಧ್ವನಿಸುವ ಸ್ಮಾರ್ಟ್, ಡೇಟಾ-ಆಧಾರಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ನಿಮಗೆ ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಆಳವಾಗಿ ಧುಮುಕುತ್ತೇವೆ.

ಕಸ್ಟಮರ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಏಕೆ ಜಾಗತಿಕ ವ್ಯಾಪಾರ ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿದೆ

ಅದರ ಮೂಲದಲ್ಲಿ, ಕಸ್ಟಮರ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಎಂದರೆ ಕಂಪನಿಯ ಗ್ರಾಹಕರ ನೆಲೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಭಾಗಿಸುವುದು. ಈ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಜನಸಂಖ್ಯಾ (ವಯಸ್ಸು, ಸ್ಥಳ), ಮಾನಸಿಕ (ಜೀವನಶೈಲಿ, ಮೌಲ್ಯಗಳು), ನಡವಳಿಕೆಯ (ಖರೀದಿ ಇತಿಹಾಸ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಬಳಕೆ), ಅಥವಾ ಅಗತ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ಆಗಿರಬಹುದು. ಹೀಗೆ ಮಾಡುವುದರಿಂದ, ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಸಾರ ಮಾಡುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು. ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಆಳವಾದವು ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮ ಅಥವಾ ಭೌಗೋಳಿಕತೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕವಾಗಿ ಅನ್ವಯವಾಗುತ್ತವೆ.

• ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್: ಒಂದೇ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಅಭಿಯಾನದ ಬದಲು, ನೀವು ಪ್ರತಿ ವಿಭಾಗಕ್ಕಾಗಿ ಉದ್ದೇಶಿತ ಸಂದೇಶಗಳು, ಕೊಡುಗೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಐಷಾರಾಮಿ ಚಿಲ್ಲರೆ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಉನ್ನತ-ಖರ್ಚು ಮಾಡುವ ವಿಭಾಗವನ್ನು ವಿಶೇಷ ಪೂರ್ವವೀಕ್ಷಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಗುರಿಯಾಗಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಬೆಲೆ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವಿಭಾಗವನ್ನು ಋತುಮಾನದ ಮಾರಾಟ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
• ಉ improved ್ಣತ ಗ್ರಾಹಕ ಧಾರಣೆ: ಅವರ ನಡವಳಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಪಾಯದಲ್ಲಿರುವ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ (ಉದಾ., ಕಡಿಮೆಯಾದ ಖರೀದಿ ಆವರ್ತನ), ನೀವು ಅವರನ್ನು ತೊರೆಯುವ ಮೊದಲು ಮರಳಿ ಗೆಲ್ಲಲು ಉದ್ದೇಶಿತ ಮರು-ಸಂಘಟನಾ ಅಭಿಯಾನಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು.
• ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ: ನಿಮ್ಮ ಅತ್ಯಂತ ಮೌಲ್ಯಯುತ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಯಾವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಆಕರ್ಷಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನ ರಸ್ತೆಯನ್ನು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಕಂಪನಿಯು 'ಪವರ್-ಯೂಸರ್' ವಿಭಾಗವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಅದು ಸುಧಾರಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ, ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೂಡಿಕೆಯನ್ನು ಸಮರ್ಥಿಸುತ್ತದೆ.
• ವ್ಯೂಹಾತ್ಮಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಹಂಚಿಕೆ: ಎಲ್ಲಾ ಗ್ರಾಹಕರು ಸಮಾನವಾಗಿ ಲಾಭದಾಯಕವಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ಅತ್ಯಂತ ಮೌಲ್ಯಯುತ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು (MVCs) ಗುರುತಿಸಲು ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ನಿಮ್ಮ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಬಜೆಟ್, ಮಾರಾಟ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಬೆಂಬಲ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಅತ್ಯಧಿಕ ಹೂಡಿಕೆಯ ಲಾಭವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವಲ್ಲಿ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
• ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಗ್ರಾಹಕ ಅನುಭವ: ಗ್ರಾಹಕರು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿದಾಗ, ನಿಮ್ಮ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ನೊಂದಿಗಿನ ಅವರ ಅನುಭವವು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನಿಷ್ಠೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಮೌಖಿಕ ಪ್ರಚಾರವನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ, ಯಾವುದೇ ಸಂಸ್ಕೃತಿಯಲ್ಲಿ ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.

ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್‌ಗೆ ಅಡಿಪಾಯ ಹಾಕುತ್ತಿದೆ: ಡೇಟಾ ತಯಾರಿ

ಯಾವುದೇ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ನ ಯಶಸ್ಸು ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ನೀಡುವ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. "ಕಸ ಒಳಗೆ, ಕಸ ಹೊರಗೆ" ಎಂಬ ತತ್ವವು ಇಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಿಜವಾಗಿದೆ. ಕ್ಲ clustering ನ ಬಗ್ಗೆ ನಾವು ಯೋಚಿಸುವ ಮೊದಲು, ಪೈಥಾನ್‌ನ ಶಕ್ತಿಯುತ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಾವು ಕಠಿಣ ಡೇಟಾ ತಯಾರಿ ಹಂತವನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಬೇಕು.

ಡೇಟಾ ತಯಾರಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಹಂತಗಳು:

• ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ: ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನಿಂದ ವಹಿವಾಟು ದಾಖಲೆಗಳು, ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಿಂದ ಬಳಕೆ ಲಾಗ್‌ಗಳು, ಸೈನ್-ಅಪ್ ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಿಂದ ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಮಾಹಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ಸಂವಹನಗಳು.
• ಡೇಟಾ ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವಿಕೆ: ಇದು ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಇದು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು (ಉದಾ., ಸರಾಸರಿ ಅಥವಾ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಯನ್ನು ಇಂಪ್ಯುಟ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ), ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು (ಉದಾ., "USA" ವಿರುದ್ಧ "United States"), ಮತ್ತು ನಕಲಿ ನಮೂದುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
• ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್: ಇದು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನದ ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾದಿಂದ ಹೊಸ, ಹೆಚ್ಚು ಮಾಹಿತಿ ನೀಡುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗ್ರಾಹಕರ ಮೊದಲ ಖರೀದಿ ದಿನಾಂಕವನ್ನು ಬಳಸುವ ಬದಲು, ನೀವು 'ಗ್ರಾಹಕರ ಅವಧಿ' ಎಂಬ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಅಥವಾ, ವಹಿವಾಟು ಡೇಟಾದಿಂದ, ನೀವು 'ಸರಾಸರಿ ಆದೇಶ ಮೌಲ್ಯ' ಮತ್ತು 'ಖರೀದಿ ಆವರ್ತನ'ವನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು.
• ಡೇಟಾ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್: ಹೆಚ್ಚಿನ ಕ್ಲ clustering ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ದೂರ-ಆಧಾರಿತವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಇದರರ್ಥ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಅಸಮಾನವಾಗಿ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು 'ವಯಸ್ಸು' (18-80 ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ) ಮತ್ತು 'ಆದಾಯ' (20,000-200,000 ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ) ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಆದಾಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ದೂರದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಪ್ರಾಬಲ್ಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಸಮಾನ ವ್ಯಾಪ್ತಿಗೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು (ಉದಾ., Scikit-learn ನಿಂದ `StandardScaler` ಅಥವಾ `MinMaxScaler` ಬಳಸಿ) ಅತ್ಯಗತ್ಯ.

ಕಸ್ಟಮರ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಗಾಗಿ ಪೈಥೋನಿಕ್ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್

ಪೈಥಾನ್‌ನ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕಸ್ಟಮರ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಗಾಗಿ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಡೇಟಾ ವ್ರಂಗ್ಲಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಮಾಡೆಲ್ ನಿರ್ಮಾಣ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣದವರೆಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವ ದೃಢವಾದ, ತೆರೆದ-ಮೂಲ ಲೈಬ್ರರಿಗಳ ಸೂಟ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

• Pandas: ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಮೂಲಾಧಾರ. Pandas DataFrame ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಟ್ಯಾಬುಲರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ಅದನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ.
• NumPy: ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಕ್ಕಾಗಿ ಮೂಲಭೂತ ಪ್ಯಾಕೇಜ್. ಇದು ದೊಡ್ಡ, ಬಹು-ಆಯಾಮದ ಅರೇಗಳು ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಉನ್ನತ-ಮಟ್ಟದ ಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಗಳ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
• Scikit-learn: ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಹೋಗಬೇಕಾದ ಲೈಬ್ರರಿ. ಇದು ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸರಳ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ನಾವು ಚರ್ಚಿಸುವ ಎಲ್ಲಾ ಕ್ಲ clustering ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
• Matplotlib & Seaborn: ಇವು ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರಮುಖ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಾಗಿವೆ. Matplotlib ಸ್ಥಿರ, ಅನಿಮೇಟೆಡ್ ಮತ್ತು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಪ್ಲಾಟ್‌ಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ವೈವಿಧ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕಡಿಮೆ-ಮಟ್ಟದ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ Seaborn ಆಕರ್ಷಕ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ನೀಡುವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸಲು ಉನ್ನತ-ಮಟ್ಟದ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಅದರ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಪೈಥಾನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಕ್ಲ clustering ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಅಧ್ಯಯನ

ಕ್ಲ clustering ನಿರಂತರ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ರ ಒಂದು ವಿಧವಾಗಿದೆ, ಅಂದರೆ ನಾವು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗೆ ಪೂರ್ವ-ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಿಗೆ, ನಾವು ಅದಕ್ಕೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅದು ತನ್ನದೇ ಆದ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ರಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಕೇಳುತ್ತೇವೆ. ಇದು ಕಸ್ಟಮರ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್‌ಗೆ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲದ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ನಾವು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ.

K-Means ಕ್ಲ clustering: ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್‌ನ ವರ್ಕ್‌ಹಾರ್ಸ್

K-Means ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ಮತ್ತು ನೇರವಾದ ಕ್ಲ clustering ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಇದು `n` ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು `k` ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅವಲೋಕನವು ಹತ್ತಿರದ ಸರಾಸರಿ (ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಸೆಂಟ್ರಾಯ್ಡ್) ಯ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗೆ ಸೇರಿದೆ.

ಇದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ:

1. K ಆಯ್ಕೆ: ನೀವು ಮೊದಲು ರಚಿಸಲು ಬಯಸುವ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು (`k`) ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಬೇಕು.
2. ಸೆಂಟ್ರಾಯ್ಡ್‌ಗಳ ಪ್ರಾರಂಭ: ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸ್ಪೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ `k` ಸೆಂಟ್ರಾಯ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಇರಿಸುತ್ತದೆ.
3. ಪಾಯಿಂಟ್ ಅಸೈನ್ಮೆಂಟ್: ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಅದರ ಹತ್ತಿರದ ಸೆಂಟ್ರಾಯ್ಡ್‌ಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
4. ಸೆಂಟ್ರಾಯ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವುದು: ಪ್ರತಿ ಸೆಂಟ್ರಾಯ್ಡ್‌ನ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಅದಕ್ಕೆ ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ಸರಾಸರಿಯಾಗಿ ಮರು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ.
5. ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ: ಸೆಂಟ್ರಾಯ್ಡ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳು ಸ್ಥಿರಗೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ 3 ಮತ್ತು 4 ಹಂತಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಸರಿಯಾದ 'K' ಆಯ್ಕೆ

K-Means ನ ಅತಿ ದೊಡ್ಡ ಸವಾಲು `k` ಅನ್ನು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು. ಈ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮಾಡಲು ಎರಡು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನಗಳು:

• ಎಲ್ಬೋ ವಿಧಾನ: ಇದು `k` ಮೌಲ್ಯಗಳ ಶ್ರೇಣಿಗಾಗಿ K-Means ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ಕ್ಲಸ್ಟರ್-ಒಳಗೆ ವರ್ಗಗಳ ಮೊತ್ತವನ್ನು (WCSS) ಪ್ಲಾಟ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ಲಾಟ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತೋಳಿನಂತೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು 'ಮೊಣಕೈ' ಬಿಂದು — WCSS ಯ ಇಳಿಕೆಯ ದರವು ನಿಧಾನವಾಗುವಲ್ಲಿ — ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾದ `k` ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಸಿಲ್ಹೌಟ್ ಸ್ಕೋರ್: ಈ ಸ್ಕೋರ್ ಒಂದು ವಸ್ತುವನ್ನು ಇತರ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಅದರ ಸ್ವಂತ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗೆ ಎಷ್ಟು ಹೋಲುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. +1 ಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ಸ್ಕೋರ್ ವಸ್ತುವನ್ನು ಅದರ ಸ್ವಂತ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹತ್ತಿರದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಭಿನ್ನ `k` ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ನೀವು ಸರಾಸರಿ ಸಿಲ್ಹೌಟ್ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು ಮತ್ತು ಅತಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ಕೋರ್ ಹೊಂದಿರುವದನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು.

K-Means ನ ಸಾಧಕ-ಬಾಧಕಗಳು

• ಸಾಧಕ: ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಅಳೆಯಬಹುದಾದದ್ದು. ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅಳವಡಿಸಲು ಸರಳ.
• ಬಾಧಕ: ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು (`k`) ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಬೇಕು. ಸೆಂಟ್ರಾಯ್ಡ್‌ಗಳ ಆರಂಭಿಕ ನಿಯೋಜನೆಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ. ಗೋಳಾಕಾರದವಲ್ಲದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಗಾತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಂದ್ರತೆಗಳ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋರಾಡುತ್ತದೆ.

ಹೈರಾರ್ಕಿಕಲ್ ಕ್ಲ clustering: ಗ್ರಾಹಕರ ಕುಟುಂಬ ವೃಕ್ಷವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು

ಹೈರಾರ್ಕಿಕಲ್ ಕ್ಲ clustering, ಹೆಸರೇ ಸೂಚಿಸುವಂತೆ, ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಅಗ್ರೊಮೆರೇಟಿವ್, ಇದರಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ ತನ್ನದೇ ಆದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ಮೇಲಕ್ಕೆ ಚಲಿಸುವಾಗ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಜೋಡಿಗಳನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಇದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ:

ಈ ವಿಧಾನದ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಫಲಿತಾಂಶವೆಂದರೆ ಡೆಂಡ್ರೋಗ್ರಾಂ, ಇದು ವಿಲೀನಗಳು ಅಥವಾ ವಿಭಜನೆಗಳ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವ ಮರದಂತಹ ರೇಖಾಚಿತ್ರವಾಗಿದೆ. ಡೆಂಡ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ನೋಡುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಎತ್ತರದಲ್ಲಿ ಡೆಂಡ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ಕತ್ತರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸೂಕ್ತವಾದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು.

ಹೈರಾರ್ಕಿಕಲ್ ಕ್ಲ clustering ನ ಸಾಧಕ-ಬಾಧಕಗಳು

• ಸಾಧಕ: ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಫಲಿತಾಂಶದ ಡೆಂಡ್ರೋಗ್ರಾಂ ಡೇಟಾದ ರಚನೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಹಳ ಮಾಹಿತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ.
• ಬಾಧಕ: ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ (O(n^3) ಸಂಕೀರ್ಣತೆ). ಶಬ್ದ ಮತ್ತು ಹೊರಗಿನವರಿಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

DBSCAN: ನಿಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರ ನೆಲೆಯ ನಿಜವಾದ ಆಕಾರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು

DBSCAN (ಡೆನ್ಸಿಟಿ-ಬೇಸ್ಡ್ ಸ್ಪೇಷಿಯಲ್ ಕ್ಲustering ಆಫ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಸ್ ವಿಥ್ ನಾಯ್ಸ್) ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದ್ದು, ಅದು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಪ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲಾದ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತದೆ, ಕಡಿಮೆ-ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಏಕಾಂಗಿಯಾಗಿರುವ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಹೊರಗಿಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಯಾವುದೇ ಆಕಾರದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಶಬ್ದವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅದ್ಭುತವಾಗಿದೆ.

ಇದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ:

DBSCAN ಅನ್ನು ಎರಡು ನಿಯತಾಂಕಗಳಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ:

• `eps` (ಎಪ್ಸಿಲಾನ್): ಎರಡು ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವಿನ ಗರಿಷ್ಠ ಅಂತರ, ಇದರಿಂದ ಒಂದು ಇನ್ನೊಂದರ ನೆರೆಹೊರೆಯಲ್ಲಿರುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• `min_samples` (MinPts): ಒಂದು ಪಾಯಿಂಟ್ ಕೋರ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲು ನೆರೆಹೊರೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ.

ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಕೋರ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು, ಬಾರ್ಡರ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಶಬ್ದ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಯಾವುದೇ ಆಕಾರದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಕೋರ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ನಿಂದ ತಲುಪಲಾಗದ ಯಾವುದೇ ಪಾಯಿಂಟ್ ಹೊರಗಿನದಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ಅಥವಾ ವಿಶಿಷ್ಟ ಗ್ರಾಹಕ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅತ್ಯಂತ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

DBSCAN ನ ಸಾಧಕ-ಬಾಧಕಗಳು

• ಸಾಧಕ: ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಯಾವುದೇ ಆಕಾರದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು. ಹೊರಗಿನವರಿಗೆ ಬಲವಾದ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
• ಬಾಧಕ: `eps` ಮತ್ತು `min_samples` ಆಯ್ಕೆಯು ಸವಾಲಿನ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರಬಹುದು. ವಿಭಿನ್ನ ಸಾಂದ್ರತೆಗಳ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋರಾಡುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ (ಆಯಾಮದ ಶಾಪ) ಕಡಿಮೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರಬಹುದು.

ಕ್ಲ clustering ಕ್ಕಿಂತಾಚೆಗೆ: ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ RFM ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ

ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿದ್ದರೂ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸರಳವಾದ, ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥವಾಗುವ ವಿಧಾನವು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ. RFM ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗಳ ವಹಿವಾಟು ಇತಿಹಾಸದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅವರನ್ನು ವಿಭಾಗಿಸುವ ಒಂದು ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಪೈಥಾನ್ ಮತ್ತು Pandas ನೊಂದಿಗೆ ಅಳವಡಿಸುವುದು ಸುಲಭ ಮತ್ತು ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

• ಇತ್ತೀಚಿನಿಕೆ (R): ಗ್ರಾಹಕರು ಎಷ್ಟು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಖರೀದಿ ಮಾಡಿದರು? ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಖರೀದಿಸಿದ ಗ್ರಾಹಕರು ಹೊಸ ಕೊಡುಗೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಹೆಚ್ಚು.
• ಆವರ್ತನ (F): ಅವರು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಖರೀದಿಸುತ್ತಾರೆ? ಆಗಾಗ್ಗೆ ಖರೀದಿಸುವವರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಅತ್ಯಂತ ನಿಷ್ಠಾವಂತ ಮತ್ತು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡ ಗ್ರಾಹಕರಾಗಿರುತ್ತಾರೆ.
• ಹಣಕಾಸು (M): ಅವರು ಎಷ್ಟು ಹಣವನ್ನು ಖರ್ಚು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ? ಹೆಚ್ಚು ಖರ್ಚು ಮಾಡುವವರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಅತ್ಯಂತ ಮೌಲ್ಯಯುತ ಗ್ರಾಹಕರಾಗಿರುತ್ತಾರೆ.

ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪ್ರತಿ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ R, F, ಮತ್ತು M ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಪ್ರತಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗೆ ಒಂದು ಸ್ಕೋರ್ (ಉದಾ., 1 ರಿಂದ 5) ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು:

• ಚಾಂಪಿಯನ್ಸ್ (R=5, F=5, M=5): ನಿಮ್ಮ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಗ್ರಾಹಕರು. ಅವರಿಗೆ ಬಹುಮಾನ ನೀಡಿ.
• ನಿಷ್ಠಾವಂತ ಗ್ರಾಹಕರು (R=X, F=5, M=X): ಆಗಾಗ್ಗೆ ಖರೀದಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅಪ್‌ಸೆಲ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಲಾಯಲ್ಟಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು ನೀಡಿ.
• ಅಪಾಯದಲ್ಲಿರುವ ಗ್ರಾಹಕರು (R=2, F=X, M=X): ಬಹಳ ಸಮಯದಿಂದ ಖರೀದಿಸಿಲ್ಲ. ಅವರನ್ನು ಮರಳಿ ಗೆಲ್ಲಲು ಮರು-ಸಂಘಟನಾ ಅಭಿಯಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ.
• ಹೊಸ ಗ್ರಾಹಕರು (R=5, F=1, M=X): ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ತಮ್ಮ ಮೊದಲ ಖರೀದಿಯನ್ನು ಮಾಡಿದರು. ಉತ್ತಮ ಆನ್‌ಬೋರ್ಡಿಂಗ್ ಅನುಭವದ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಿ.

ಒಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ರಸ್ತೆಯ ಮ್ಯಾಪ್: ನಿಮ್ಮ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಅಳವಡಿಕೆ

ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು ಕಷ್ಟಕರವೆನಿಸಬಹುದು. ಇಲ್ಲಿ ನಿಮಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಹಂತ-ಹಂತದ ರಸ್ತೆಯ ಮ್ಯಾಪ್ ಇದೆ.

1. ವ್ಯಾಪಾರ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ: ನೀವು ಏನು ಸಾಧಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ? ಧಾರಣೆಯನ್ನು 10% ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದೇ? ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ROI ಅನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದೇ? ನಿಮ್ಮ ಗುರಿ ನಿಮ್ಮ ವಿಧಾನವನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತದೆ.
2. ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ & ತಯಾರಿ: ಚರ್ಚಿಸಿದಂತೆ, ನಿಮ್ಮ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ, ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಮಾಡಿ. ಇದು ಕೆಲಸದ 80% ಆಗಿದೆ.
3. ಅನ್ವೇಷಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (EDA): ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ. ವಿತರಣೆಗಳು, ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
4. ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ: ಸೂಕ್ತವಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ಅದರ ಸರಳತೆಗಾಗಿ K-Means ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ನಿಮಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಆಕಾರಗಳು ಇದ್ದರೆ, DBSCAN ಅನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ. ನೀವು ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದರೆ, ಹೈರಾರ್ಕಿಕಲ್ ಕ್ಲ clustering ಅನ್ನು ಬಳಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ.
5. ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ: ಸಿಲ್ಹೌಟ್ ಸ್ಕೋರ್ ನಂತಹ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಮ್ಮ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ. ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಅವುಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ. ಪ್ರತಿ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮಾಡಿ: ಅವುಗಳ ವಿಶಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಯಾವುವು? ಅವುಗಳಿಗೆ ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ನೀಡಿ (ಉದಾ., "ಹಣ ಉಳಿಸುವ ಖರೀದಿದಾರರು," "ಟೆಕ್-ಸಾವಿ ಪವರ್ ಯೂಸರ್ಸ್").
6. ಕ್ರಮ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೆ: ಇದು ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ವ್ಯಾಪಾರ ತಂತ್ರವನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಉದ್ದೇಶಿತ ಅಭಿಯಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿ. ನಂತರ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ. ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ವಿಭಾಗಗಳು ಕ್ರಿಯಾಶೀಲವಾಗಿರಬೇಕು.

ದೃಶ್ಯೀಕರಣದ ಕಲೆ: ನಿಮ್ಮ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಜೀವಂತಗೊಳಿಸುವುದು

ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ನಿಯೋಜನೆಗಳ ಪಟ್ಟಿ ಬಹಳ ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತವಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳನ್ನು ಷೇರುದಾರರಿಗೆ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು ದೃಶ್ಯೀಕರಣವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. `Matplotlib` ಮತ್ತು `Seaborn` ಅನ್ನು ಬಳಸಿ:

• 2D ಅಥವಾ 3D ಸ್ಪೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳು ಹೇಗೆ ಬೇರ್ಪಟ್ಟಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಲು ಸ್ಕ್ಯಾಟೆರ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ. ನೀವು ಅನೇಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು PCA (ಪ್ರಿನ್ಸಿಪಲ್ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್) ನಂತಹ ಆಯಾಮ ಕಡಿತ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನೀವು ಬಳಸಬಹುದು.
• ವಿವಿಧ ವಿಭಾಗಗಳಾದ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ (ಉದಾ., ಸರಾಸರಿ ಖರ್ಚು ಅಥವಾ ವಯಸ್ಸು) ಸರಾಸರಿ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಬಾರ್ ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ಪ್ರತಿ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ನೋಡಲು ಬಾಕ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.

ಒಳನೋಟಗಳಿಂದ ಪ್ರಭಾವಕ್ಕೆ: ನಿಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದು

ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಅರ್ಧದಷ್ಟು ಯುದ್ಧವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ಕ್ರಮ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಳಸಿದಾಗ ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಜಾಗತಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿವೆ:

• ವಿಭಾಗ: ಉನ್ನತ-ಮೌಲ್ಯದ ಖರೀದಿದಾರರು. ಕ್ರಮ: ಜಾಗತಿಕ ಫ್ಯಾಶನ್ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿ ಈ ವಿಭಾಗಕ್ಕೆ ಹೊಸ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಳಿಗೆ ಆರಂಭಿಕ ಪ್ರವೇಶ, ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಸ್ಟೈಲಿಂಗ್ ಸಮಾಲೋಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಆಹ್ವಾನಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು.
• ವಿಭಾಗ: ಅತಿಥಿ ಬಳಕೆದಾರರು. ಕ್ರಮ: SaaS (ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಆಸ್ ಎ ಸರ್ವಿಸ್) ಕಂಪನಿಯು ಕಡಿಮೆ-ಬಳಕೆಯಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುವ ಇಮೇಲ್ ಅಭಿಯಾನ, ವೆಬಿನಾರ್‌ಗಳನ್ನು ನೀಡುವ, ಅಥವಾ ಅವರ ಉದ್ಯಮಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡೀಸ್ ಅನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಈ ವಿಭಾಗವನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಬಹುದು.
• ವಿಭಾಗ: ಬೆಲೆ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರು. ಕ್ರಮ: ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ವಿಮಾನಯಾನ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಬಜೆಟ್ ಪ್ರಯಾಣದ ಕೊಡುಗೆಗಳು ಮತ್ತು ಕೊನೆಯ ನಿಮಿಷದ ಕೊಡುಗೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಉದ್ದೇಶಿತ ಪ್ರಚಾರಗಳನ್ನು ಈ ವಿಭಾಗಕ್ಕೆ ಕಳುಹಿಸಬಹುದು, ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಪಾವತಿಸಲು ಸಿದ್ಧರಿರುವ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ರಿಯಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು.

ತೀರ್ಮಾನ: ಭವಿಷ್ಯವು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ

ಕಸ್ಟಮರ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಬಹುರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ನಿಗಮಗಳಿಗೆ ಮೀಸಲಾದ ಐಷಾರಾಮಿ ಅಲ್ಲ; ಆಧುನಿಕ ಆರ್ಥಿಕತೆಯಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದಲು ಬಯಸುವ ಯಾವುದೇ ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ ಇದು ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಪೈಥಾನ್‌ನ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಅದರ ಶ್ರೀಮಂತ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಊಹಾತ್ಮಕತೆಯಿಂದ ದೂರ ಸರಿದು ನಿಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರ ಆಳವಾದ, ಅನುಭವಜನ್ಯ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು.

ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾದಿಂದ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಗ್ರಾಹಕ ಅನುಭವಗಳವರೆಗೆ ಪ್ರಯಾಣವು ಪರಿವರ್ತನಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ. ಇದು ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು, ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಬಲವಾದ, ಹೆಚ್ಚು ಲಾಭದಾಯಕ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ವಿಭಿನ್ನ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗಿಸಿ, ಮತ್ತು, ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ವ್ಯಾಪಾರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಿ. ಅನಂತ ಆಯ್ಕೆಗಳ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ನಿಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅಂತಿಮ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿದೆ.