Comment utiliser l’apprentissage automatique pour segmenter les clients – Articles Marketing Blog

73 % des PDG conviennent que les produits, les services et les expériences doivent être significatifs pour leurs clients.

Mais que signifie réellement « important » ?

Dans la plupart des cas, le sens et le but mènent à la personnalisation : le processus d’adaptation de chaque expérience et point de contact à chaque groupe de clients. Et vous avez des groupes de clients stratégiquement segmentés, n’est-ce pas ?

Ne vous inquiétez pas sinon.

L’apprentissage automatique, une forme d’intelligence artificielle, est capable d’analyser des ensembles de données tels que les données client et de profiler automatiquement les meilleurs (et les pires) segments de clientèle.

Voyons voir comment ça fonctionne. Il y a deux formes d’apprentissage automatique à garder à l’esprit. La première créature sous contrôle… Dans ce cas, les règles et paramètres, les données de configuration des opérations et de sortie sont utilisés.

D’autre part, l’apprentissage automatique non supervisé permet à l’IA de créer de nouveaux ensembles de données et de rechercher des modèles par elle-même.

Les deux options sont extrêmement pratiques car il faut beaucoup de temps pour analyser un tas de données et trouver des modèles manuellement. Vous devez investir ce temps dans des projets, développer des relations et trouver de nouvelles opportunités commerciales.

Dans l’article d’aujourd’hui, je vais vous montrer comment ouvrir des segments à l’aide de l’apprentissage automatique. Attendez la fin pour apprendre à automatiser l’ensemble du processus.

Commencez à défendre votre échec marketing dès aujourd’hui !

Découvrez pourquoi plus de 1000 entreprises font confiance à Morphio pour protéger leur ROI marketing.

Commencez gratuitement

Segmentation de la clientèle avec l’apprentissage automatique

Les étapes suivantes sont l’une des nombreuses approches d’apprentissage automatique de la segmentation de la clientèle. Utilisez les outils, les équipes et les compétences de votre entreprise pour optimiser ces processus.

Étape 1. Créer une analyse de rentabilisation

Tout a besoin d’un but. Vous ne voulez pas interférer aveuglément dans ce processus. Sinon, le résultat sera désordonné et désorganisé.

Au contraire, vous aurez besoin Business case… Ceux. le but d’utiliser l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle pour commencer.

Dans votre cas, il s’agit d’une recherche des groupes de clients les plus rentables parmi l’ensemble du bassin de clients.

Une fois que vous avez fait cela, passez à la deuxième étape.

Étape 2. Préparez les données

Combien de clients avez-vous ? 100 ? 1000 ? 10 000 ? Plus, c’est mieux pour la segmentation de la clientèle en apprentissage en profondeur.

En effet, vous pourrez trouver plus de modèles et de tendances dans les ensembles de données.

Vous devrez également installer différents Particularités (variable ou attribut mesurable) en fonction des métriques les plus importantes pour votre entreprise. Cela pourrait inclure :

  • Valeur moyenne à vie
  • Coût d’acquisition client
  • Satisfaction du client
  • Taux de rétention
  • Bénéfice net
  • Etc.

Ils doivent être définis car ils contribuent au processus de rendu plus tard. La préparation des données peut être effectuée à l’aide d’un outil open source comme les pandas. Les clients devraient être exportés sous forme de données brutes afin de les utiliser dans un tel outil.

Prenons également cet exemple, où l’apprentissage automatique a été utilisé pour rechercher des clients par quantité de produits commandés, taux de retour et coût total. Ils ont été combinés dans un bloc de données (liste de variables) appelé clients.

Le résultat est la répartition suivante :

Bien que ces données soient très utiles, elles doivent être étendues pour une analyse et une prise de décision optimales.

Cela m’amène à la troisième étape.

Étape 3. Utiliser le clustering K-Means

Le clustering K-means est une technique populaire pour les algorithmes d’apprentissage automatique non supervisés.

En termes simples, il trouve tous les différents « clusters » et les regroupe tout en gardant la taille aussi petite que possible. Cela signifie que vous obtenez autant de segments de clients que possible à interpréter.

L’algorithme attribue chaque point de données au centroïde le plus proche, formant différents groupes, la moyenne se déplaçant vers le centre de chaque cluster. Cela ressemble à ceci :

Source : Wikimédia

L’algorithme vérifie la somme des carrés de la distance entre un point de cluster et chaque centre. Cela minimise la distance et l’inertie de chaque cluster. Lorsqu’elle converge, l’itération s’arrête.

Étape 4 : Choisir les hyperparamètres optimaux

Le choix du meilleur ensemble d’hyperparamètres pour un algorithme s’appelle un hyperparamètre. optimisation ou alors personnalisation

Il s’agit de la prochaine étape de l’apprentissage approfondi des clients, car il nous aide à trouver les groupes de clients les plus précis et les plus gratifiants sur la base de nos travaux antérieurs.

En reprenant l’exemple précédent en définissant k les valeurs 1 à 15 donneront le diagramme correspondant :

Notez que plus vous regardez vers la droite, moins l’inertie se produit et les données sont regroupées avec précision avec une asymétrie positive.

Une forte contraction du « coude » en k = 4 nous dit que quatre groupes de clients sont idéaux pour cet ensemble de données.

Étape 5 : Visualisation et interprétation

Une fois que vous avez fait tout votre travail acharné, il est temps de visualiser les résultats et de les interpréter pour développer votre entreprise.

Avoir à portée de main des profils de clients rentables peut vous aider à améliorer le ciblage de vos campagnes marketing, les lancements de fonctionnalités et la feuille de route des produits.

Cela donnera à votre organisation une image beaucoup plus claire des clients qui ont les taux de rétention, les contrats et les autres mesures les plus élevés que vous avez initialement identifiés.

Vous pouvez ensuite optimiser chaque groupe avec les avantages et les inconvénients associés pour stimuler la croissance.

Dans le cas de l’exemple de groupe de clients auquel j’ai lié, la visualisation ressemblait à ceci :

Il existe quatre groupes de clients avec des commandes de produits, des coûts et des taux de retour différents. Cela a permis à l’entreprise de voir clairement le profil client le plus favorable au public cible.

Essayez d’utiliser la bibliothèque de traçage open source Plotly Python pour créer des graphiques, des graphiques et des diagrammes interactifs.

Réflexions finales sur les segments d’apprentissage automatique des clients

La segmentation de la clientèle est essentielle. Vous ne pouvez pas servir tous les clients avec le même produit, la même expérience ou la même publicité, car ils ne trouveront pas le même écho auprès d’eux. Cela entraîne des taux de clics, un engagement et des conversions faibles.

C’est là qu’intervient la segmentation. Trouver tous les groupes uniques qui composent une large base de clients vous permet d’entrer dans la tête des clients et de leur donner exactement ce qu’ils veulent, en améliorant leur expérience et en augmentant leurs profits.

L’apprentissage automatique peut s’occuper de tout cela pour votre agence. Bien que vous puissiez programmer un algorithme d’apprentissage automatique pour le faire pour vous, obtenez des résultats instantanément en moins de temps en utilisant notre plateforme de marketing d’intelligence artificielle.

Essayez Morphio gratuitement dès aujourd’hui. Branchez simplement vos outils et canaux et Morphio trouvera et vous alertera automatiquement des anomalies d’audience que vous pouvez cibler pour tirer le meilleur parti de vos campagnes.