Анализ поведения кластеров покупателей
Рассматривается пример из ритейла на базе 200 тыс. покупателей. Используются критерии: группы товаров, количество чеков, средний чек и прибыль. Основная цель – это посмотреть и оценить поведение клиентов, сделать кластеризацию и понять поведение клиентов, что с чем они покупают, в каких категориях. В начале считается количество чеков от клиента, то есть, сколько покупок он осуществлял. Далее клиенты кластеризируются по количеству чеков и среднему чеку. Полученные кластеры отличаются по количеству клиентов. Например, во втором кластере видно, что здесь небольшой средний чек, но большое количество чеков и относительно большое количество клиентов. А в четвёртом кластере наоборот – большой средний чек, но количество чеков невелико. Выполняется расчёт ассоциативных правил для второго и четвёртого кластера. По результатам видно, что второй кластер у нас люди покупают традиционную молочную продукцию и затем, если они покупают её, они покупают фрукты. Это самая популярная связка у второго кластера. Эта популярность составляет 30% всех чеков. Также присутствует столбец «достоверность», который говорит о том, что если человек пришёл покупать молочку, то с вероятностью 60% он возьмёт ещё и фрукты. В четвёртом кластере люди меньше совершают покупок, но у них очень высокий средний чек. Поэтому они приносят нам больше денег. Зная этих клиентов и зная, как они себя ведут можно понять, что эти люди реже ходят к нам, но закупаются на большую сумму. Во втором кластере чеков больше раза в два, а средний чек значительно ниже. У четвёртого кластера прибыль в три раза выше, чем во втором. В результате становится понятно, что именно клиенты покупают, как они тратят деньги, как часто они ходят в магазин, какой средний чек. С этими данными можно работать более детально, предлагая экспертизу и делая определённые предложения, тем самым увеличивая средний чек и увеличивая прибыль в целом в ритейле.
Рассматривается пример из ритейла на базе 200 тыс. покупателей. Используются критерии: группы товаров, количество чеков, средний чек и прибыль. Основная цель – это посмотреть и оценить поведение клиентов, сделать кластеризацию и понять поведение клиентов, что с чем они покупают, в каких категориях. В начале считается количество чеков от клиента, то есть, сколько покупок он осуществлял. Далее клиенты кластеризируются по количеству чеков и среднему чеку. Полученные кластеры отличаются по количеству клиентов. Например, во втором кластере видно, что здесь небольшой средний чек, но большое количество чеков и относительно большое количество клиентов. А в четвёртом кластере наоборот – большой средний чек, но количество чеков невелико. Выполняется расчёт ассоциативных правил для второго и четвёртого кластера. По результатам видно, что второй кластер у нас люди покупают традиционную молочную продукцию и затем, если они покупают её, они покупают фрукты. Это самая популярная связка у второго кластера. Эта популярность составляет 30% всех чеков. Также присутствует столбец «достоверность», который говорит о том, что если человек пришёл покупать молочку, то с вероятностью 60% он возьмёт ещё и фрукты. В четвёртом кластере люди меньше совершают покупок, но у них очень высокий средний чек. Поэтому они приносят нам больше денег. Зная этих клиентов и зная, как они себя ведут можно понять, что эти люди реже ходят к нам, но закупаются на большую сумму. Во втором кластере чеков больше раза в два, а средний чек значительно ниже. У четвёртого кластера прибыль в три раза выше, чем во втором. В результате становится понятно, что именно клиенты покупают, как они тратят деньги, как часто они ходят в магазин, какой средний чек. С этими данными можно работать более детально, предлагая экспертизу и делая определённые предложения, тем самым увеличивая средний чек и увеличивая прибыль в целом в ритейле.