顧客セグメンテーション：クラスタリング以上のこと

顧客セグメンテーション：クラスタリングを超える魅力

ビジネスが採用するためのお客様セグメンテーションのフレームワーク

データサイエンスチームが顧客セグメンテーションモデルを構築する必要が生じるとき、それはビジネスからの要請か、よりまれにデータサイエンティストからの積極的な決定です。いずれの場合でも、ニーズは同じです。各セグメントについてより洗練された異なる意思決定をするために、顧客ベースの深い理解が必要です。

しかし、私は多くのクラスタリングの取り組みがビジネスによって採用されなかったことを見ました。なぜなら、得られたセグメントが共感を生み出さず、ビジネスの関係者に対して実行可能ではなかったからです。この記事では、ビジネス内でセグメンテーションの採用を最大化するためのキーステップと戦略を概説します。

• 作業の声明
• データを整理する
• アルゴリズムを確定する
• クラスタの理解
• クラスタの数は？
• 安定性の確認
• ビジネスルールへの翻訳（あるいはしない）

「テクニカルマシンラーニング」ではなく、「応用データサイエンス」に焦点を当てた本記事は、さまざまなクラスタリングアルゴリズムの詳細には立ち入りません。詳細を知りたい方には豊富なリソースが利用可能です（詳しくはここやここをご覧ください）。

それでは、さっそく始めましょう！

• 「データの必要量はどのくらいですか？ 機械学習とセキュリティの考慮事項のバランス」
• データの汚染を防ぐためのサイバーセキュリティ対策
• 「AGIに向かって：LLMと基礎モデルが人生の学びの革命で果たす役割」

1 — 作業の声明：目的、寸法、タイミング

すべての作業において、技術的な作業に取り組む前にいくつか重要な質問に答える必要があります。

セグメンテーションのビジネス目標は何ですか？

→ 顧客について理解しようとしていることを定義する。

顧客を見る方法はさまざまです。例えば、メインのトランザクションの行動を見つけることができます（例：小売業では、季節性、商品の幅、トランザクションの価値と頻度など…）、あるいは…

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!