Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Сегментация пользователей методами машинного обучения

Работа №140349

Тип работы

Магистерская диссертация

Предмет

информатика

Объем работы39
Год сдачи2022
Стоимость4940 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
68
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 3
Цели исследования 5
Обзор литературы 5
Глава 1. Описание используемых методов 9
1.1. Метод главных компонент 9
1.2. Метод k-средних 10
1.3. Дерево решений и случайный лес 11
Глава 2. Анализ данных 13
2.1. Источник данных 13
2.2. Описание данных 13
2.3. Предобработка исходных данных 13
Глава 3. Программная реализация 17
3.1. Инструменты реализации 17
3.2. Уменьшение размерности данных 17
3.3. Выбор метрик 18
3.4. Построение модели 19
3.4.1 Метод k-средних 19
3.4.2 Случайный лес 23
3.5. Сравнение моделей 26
Глава 4. Внедрение программного решения 27
4.1. Ротация 27
4.2. Текущий процесс 28
4.3. Автоматизация процесса ротации 29
4.3.1 База данных 32
4.3.2 Функционал приложения 33
4.3.3 Преимущества автоматизации 33
Глава 5. Выводы 34
Глава 6. Заключение 35
Список литературы 37


Сегментация потребителей - это процесс представления в виде отдельных групп всех существующих и (или) потенциальных потребителей в пределах одного конкретного рынка.
Главная цель сегментации потребителей - сконцентрировать маркетинговые усилия на группах потребителей, чтобы более эффективно взаимодействовать с рынком и потребителями в условиях современной экономики и постоянно возрастающей конкуренции.
На сегодняшний день сегментация - это один из ключевых моментов для любого предприятия, ведь полученная информация о структуре потребления является основой для построения маркетинговой стратегии фирмы. Сегодня рынок насыщен различными моделями сегментирования потребителей, которые постоянно развиваются и появляются новые. Все еще остается открытым вопрос об использовании тех или иных методов в той или иной ситуации, поскольку множество математических моделей, выполняющих функцию сегментирования с математической стороны, обладают рядом предпосылок, выполнение которых невозможно в реальности (например, большой размер и независимость выборки).
С точки зрения менеджера, процесс сегментирования можно разделить на две равноправно значимые задачи: первая - это исследование рынка, структурирование его и выделение групп потребителей; вторая - это собственно сегментирование, то есть сбор информации о потенциальных клиентах и их предпочтениях. Рынок обладает свойством изменчивости, во время периода сегментирования он может быть пополнен новыми пользователями. В данном случае возникает вторая, не менее важная, задача — по характеристикам нового пользователя отнести его к определенному, уже выделенному, сегменту. При использовании моделей сегментирования необходимо максимально эффективно выполнять либо первую, либо вторую функцию менеджера (либо обе одновременно).
Классически сегментацию можно определить как процесс разделения рынка на отдельные части (сегменты) с конкретным набором признаков с целью последующей ориентации производственной и сбытовой политики фирмы на удовлетворение конкретных нужд выявленных сегментов[1].
Ключевым при сегментации потребителей является тот факт, что внутри каждой из выделенных групп потребители имеют максимально схожие потребности, требования к товарам и услугам, а также схожие предпочтения в способах совершения покупок. Выявление сегментов со схожими характеристиками дает возможность адаптировать товар или услугу под конкретные нужды групп, что позволит удовлетворить их запросы и положительно скажется на покупательском потенциале[2].
Также, определение сегментов потребителей дает предприятию больше возможностей для работы над улучшением товара или услуги или их изначальной разработки[3].
В таком случае данные товары или услуги изначально будут отвечать запросам пользователей. Кроме того, решения в вопросах ценообразования и распределения товаров по каналам сбыта могут быть приняты опираясь на интересы конкретного сегмента, что позволит компаниям оптимально распределять ресурсы. Также, сегментация необходима для выбора рекламной стратегии, определения наиболее подходящих каналов коммуникации, так как к каждому выделенному сегменту нужен особый подход в продвижении товаров и услуг[4].
К задачам сегментации потребителей относятся:
1. определение приоритетных групп клиентов по принципу получения максимальной отдачи от вложенных маркетинговых усилий;
2. выбор одной из стратегий маркетинга: дифференцированный маркетинг, охват рынка, концентрация на целевой группе - нишевой маркетинг;
3. выявление бизнес-приоритетов и концентрация на рыночных приоритетах;
4. количественной оценки рыночных тенденций и формирование потребителей;
5. предоставление наглядной картины взаимодействия компании с группами потребителей, основанной на цифровых показателях групп потребителей.
В данной работе будет приведен обзор текущих методов сегментации, описан процесс обработки и анализа данных, построение моделей кластеризации и классификации, оценка построенных моделей, внедрение результата в текущие процессы компании.
Цели исследования
Целью данной работы является разработка модели сегментации, позволяющей разделить пользователей на группы со схожими потребностями для эффективного взаимодействия.
Для достижения цели были поставлены следующие задачи:
1. обзор существующих подходов и практик по сегментации пользователей;
2. предобработка и анализ исходных данных;
3. описание моделей сегментации, выявление преимуществ и недостатков;
4. разработка модели машинного обучения;
5. сравнение результатов сегментирования различных моделей;
6. внедрение модели в текущие процессы обслуживания клиентов;


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


Суть сегментации рынка заключается в разделении клиентов на качественно однородные группы, которые принято называть "сегментами". Важным условием, которое должно соблюдаться при правильном выделении сегментов, является то, что потребители внутри каждого сегмента будут одинаково реагировать на какие-либо свойства товара, а также на маркетинговые мероприятия по продвижению этого товара. Таким образом, сегментация клиентов позволит подобрать способ общения с клиентом и установить соответствие между клиентом и предложением актуальных дня него продуктов.
Однако когда перед специалистом стоит задача сегментирования рынка, ему необходимо определиться с технологией и способом построения сегментов. В свою очередь выбор методики сегментации - сложная и трудоемкая задача. Сложность выбора методики обусловлена разнообразием подходов и существованием множества критериев отбора целевых сегментов. Как правило аналитику требуется изучить множество различных данных, чтобы найти способы сгруппировать клиентов вместе. Однако даже при высокой квалификации специалиста, возникают ошибки и дисбаланс сегментов, что приводит к неправильному выбору маркетинговой стратегии для различных групп пользователей и нерациональному использованию ресурсов компании.
В данной работе на основе данных интернет-сервиса для размещения объявлений была предложена сегментация пользователей на базе модели машинного обучения и внедрено программное решение, автоматизирующее процесс ротации клиентов. В качестве продолжения исследований можно сформулировать задачу использования нейронных сетей для проведения сегментации. Эта область практически не изучалась с точки зрения сегментации рынка, но эмпирические сравнения с традиционными методами кластеризации в других областях применения, показывают значительные улучшения в точности и адаптивности решения.



[1] Вечканов Г.С., Вечканова Г.Р. Микроэкономика. / Учебник для вузов // 4-е изд. - СПб: Питер, 2012. - 464 c.
[2] Blackwell R.D. Consumer behavior // 10th edition. Thomson South¬Western. - 2006. - p. 78-79.
[3] Кушнир И.В. Маркетинг: самое главное. М.: Феликс, 2011. - 310 с.
[4] Федорец М.Н. Анализ потребителя как необходимая составляющая успешной работы на рынке // Маркетинг и маркетинговые исследования. - 2002. - No 1. - с. 16-23.
[5] Smith, Wendell R. “Product Differentiation and Market Segmentation as Alternative Marketing Strategies.” Journal of Marketing 21, no. 1 (1956): 3-8.
[6] Baer D. CSI : Customer Segmentation Intelligence for Increasing Profits. SAS Glob Forum. 2012:1-13.
[7] Schneider G. Electronic Commerce, 9th Edition.; 2013:643.
[8] Magento. An Introduction to Customer Segmentation. 2014.
[9] Sun-sign astrology in market segmentation: An empirical investigation
[10] Bass F. M., Pessemier E. A., Tigert D. J. A taxonomy of magazine readership applied to problems in marketing strategy and media selection //The Journal of Business. - 1969. - Т. 42. - №. 3. - С. 337-363.
[11] Акулич М. Статистические методы, используемые в маркетинговых исследованиях. - Litres, 2018.
[12] Anderson W. T., Cox E. P., Fulcher D. G. Bank selection decisions and market segmentation //Journal of Marketing. - 1976. - Т. 40. - №. 1. - С. 40-45.
[13] Kiel G. C., Layton R. A. Dimensions of consumer information seeking behavior //Journal of marketing Research. - 1981. - С. 233-239.
[14] Wedel M., Kamakura W. A. Market segmentation: Conceptual and methodological foundations. - Springer Science Business Media, 2012. - Т 8.
[15] Balakrishnan P. V. S. et al. A study of the classification capabilities of neural networks using unsupervised learning: A comparison withK-means clustering //Psychometrika. - 1994. - Т. 59. - №. 4. - С. 509-525.
[16] Documentation R.https://www.r-project.org
[17] Documentation scikit-learn.https://scikit-learn.org/stable/
[18] Gorban A. N., Kegl B., Wunsch D., Zinovyev A. Y. (Eds.), Principal Manifolds for Data Visualisation and Dimension Reduction, LNCSE 58, Springer, Berlin - Heidelberg - New York, 2007.
[19] Чистяков С. П. Случайные леса: обзор // Труды Карельского научного центра Российской академии наук, 2013 № 1. С. 117-136.
[20] Профессиональный информационно-аналитический ресурс, посвященный машинному обучениюhttp://www.machinelearning.ru/wiki/index.php
[21] Documentation precision score.https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.precision_score.html.
[22] Documentation recall score.https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.recall_score.html.
[23] Documentation F1 score. https://scikit-learn.org/stable/
modules/generated/sklearn.metrics.f1_score.html.
[24] Plotly Python Open Source Graphing Library.https://plotly.com/python/.
[25] Chris Todman. Designing A Data Warehouse: Supporting Customer Relationship Management, 2000.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ