Анализ предпочтений товаров
Анализ предпочтений товаров нужен для успешного проведения маркетинговых кампаний по рекламной рассылке клиентам. Для этого выделяются сегменты клиентов, предпочитающих определенную группу товаров. При этом один и тот же клиент может попасть в разные сегменты.
Наиболее простой и наглядный способ определения какие клиенты предпочитают ту или иную группу товара – это применение карт Кохонена. Для анализа используется информация обо всех сделках с клиентами на приобретение товара. То есть, есть таблица с клиентами, их характеристиками и наименованием группы товара, который они приобретали. Эта таблица используется при обучении карт Кохонена. На вход нейросети подаются характеристики клиента, а на выход – группа товара. Надо отметить, что выходные поля при обучении нейросети не участвуют. После группировки клиентов в некоторые области, группы товаров также должны сгруппироваться в области, если, конечно, существует зависимость между характеристиками клиентов и покупаемым товаром. Если после обучения карт Кохонена группы товаров не разбросаны по карте, а сгруппированы в области, то зависимость есть и далее можно сделать группировку по сегменту клиентов, клиентам и группе товаров. Для такой группировки удобно воспользоваться OLAP-кубом, подсчитав количество клиентов в каждом сегменте, по каждой группе товара. Результат такой группировки представлен на рисунке 9.
|
| Рис. 9. Количество клиентов в каждом сегменте, по каждой группе товара |
На этом рисунке по горизонтали отложены номера сегментов клиентов, а по вертикали – количество клиентов в каждом сегменте, по каждой группе товара. Например, в нулевом сегменте 90 клиентов предпочитают третью группу товара, а 65 – вторую. Причем, один и тот же клиент мог внести вклад и в ту и в другую группу.
Видно, что в первом сегменте нет какого-то определенного предпочтения товаров, во втором сегменте явно пользуется спросом группа 1, в нулевом предпочитают группы 2 и 3, в третьем – 1 и 2. Теперь ясно, каким клиентам, какой товар предлагать.
В торговых организациях постоянно обновляется ассортимент товаров. Если ассортимент вовремя не обновится, организация вскоре может потерять часть клиентов. С другой стороны, чрезмерное пополнение ассортимента новинками может не соответствовать текущим требованиям рынка. Алгоритм поиска компромисса может быть следующим. В каждой сегментной группе клиентов ищутся те, которые в большей степени предпочитают данную группу товара, и именно им предлагается новинка из той товарной группы, которая наиболее предпочтительна для данного сегмента. В случае успешного предложения, этот товар можно будет предложит остальным представителям данного сегмента. В OLAP-кубе из предыдущего примера оставим только третий сегмент и с помощью селектора оставим только первые 10 наиболее активных клиентов. Ими оказались клиенты, представленные на рисунке 10.
|
| Рис. 10. Клиенты третьего сегмента, в большей степени предпочитающие товар групп 1 и 2. |
В случае появления нового товара можно сначала предложить его этим клиентам, а в случае положительных откликов распространить предложение на остальных клиентов этой группы.