Customer analysis models with python.

1. BMDG PARTNERS
Clustering de Clientes
Exploración y creación de un modelo predictivo
Diciembre, 2016
BMDG

2. Index
BMDG PARTNERS 2jueves, 19 de septiembre de 2019
Modelos de propensión:
• Objetivo
• Proceso
• Interpretación de resultados

3. ¿Quién compra mis productos?
”Necesito conocer mi base de clientes a un nivel mucho más detallado.” - Jack Welch, CMO
BMDG PARTNERS 3jueves, 19 de septiembre de 2019
Problema

4. BMDG PARTNERS 4jueves, 19 de septiembre de 2019
Problema
Ilustración Explicativa

5. BMDG PARTNERS 5jueves, 19 de septiembre de 2019
Solución
Data Science + Genius :
• Recopilación de datos
• Técnicas exploratorias
• Clustering ( k-Means )
• Algoritmos de Machine Learning
Resultado:
• Segmentación detallada de clientes
• Adaptación del presupuesto de marketing al tipo de cliente

6. BMDG PARTNERS 6jueves, 19 de septiembre de 2019
Solución
Ilustración Explicativa

7. BMDG PARTNERS 7jueves, 19 de septiembre de 2019
Beneficio: la mejor segmentación del cliente permite
mejores acciones de marketing y operaciones
Ana:
• Edad: 29
• Profesión: Diseñadora
Ana:
• Edad: 29
• Profesión: Diseñadora
• Ticket medio: 110€
• Frecuencia de compra: 2/mes
• Primer impacto: Google
• Categoría de producto: Oso de
Peluche
Tipo: “Familiar”
• Promociones
• Ofertas de retención
• Sistema de puntos
• Descuento al comprar
varios productos
• Optimización de stock

8. BMDG PARTNERS 8jueves, 19 de septiembre de 2019
Convertir los datos en conocimientos prácticos
Set de datos:
• 147.000 clientes
• 459.000 productos
• 800.000 transacciones
Big Data + Machine Learning

9. BMDG PARTNERS 9jueves, 19 de septiembre de 2019
Estructura del proyecto
Similar a otros procesos de tratamiento de datos
Metodología y pasos:
• Recopilación de datos
• Exploración inicial y visualización
• Data duty: limpieza, normalización e importación
• Creación de rasgos
• Selección de rasgos
• Creación de modelo
• Optimización del modelo e interpretación
Resultados:
• Segmentación detallada de la base de clientes

10. BMDG PARTNERS 10jueves, 19 de septiembre de 2019
Recopilación de datos
Privados o públicos
Base de datos propia del cliente:
• Pedidos
• Nombres de clientes
• Tarjeta de fidelización
• Datos analítica web
• Datos mailing
Públicos:
• Datos socio-económicos

11. BMDG PARTNERS 11jueves, 19 de septiembre de 2019
Muestra de sets de datos
Base de datos de ”Tu Carrito Musical”

12. BMDG PARTNERS 12jueves, 19 de septiembre de 2019
Definición y auditoría de datos

13. BMDG PARTNERS 13jueves, 19 de septiembre de 2019
Pre-procesado y limpieza

14. BMDG PARTNERS 14jueves, 19 de septiembre de 2019
Visualización

15. BMDG PARTNERS 15jueves, 19 de septiembre de 2019
Enriquecimiento y creación de nuevos features

16. BMDG PARTNERS 16jueves, 19 de septiembre de 2019
Principal Componets Analysis (PCA)

17. BMDG PARTNERS 17jueves, 19 de septiembre de 2019
Clasificación – Finite Mixture Modeling

18. BMDG PARTNERS 18jueves, 19 de septiembre de 2019
Gaussian Mixture Modelling (GMM)

19. BMDG PARTNERS 19jueves, 19 de septiembre de 2019
Comparación de modelos: Ensamblaje

20. BMDG PARTNERS 20jueves, 19 de septiembre de 2019
Interpretación del modelo I

21. BMDG PARTNERS 21jueves, 19 de septiembre de 2019
Interpretación de modelos II
PC1: “Variedad”
PC2: “Importe”

22. BMDG PARTNERS 22jueves, 19 de septiembre de 2019
Interpretación de modelos III
Ana
• Gasta mucho,
• Le importa la variedad
Jess
• Presupuesto bajo,
• Pocas transaciones

23. BMDG PARTNERS
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