710клиентов в выборке
3039заказов
5сегментов
0,37коэффициент силуэта
Задача
Разделить клиентов по поведению, чтобы говорить с каждой группой по-своему. Для каждого клиента считаются три признака: давность последнего заказа (R), число заказов (F), сумма покупок (M). Признаки логарифмируются, приводятся к одному масштабу и группируются алгоритмом k-means.
Сегменты
| Сегмент | Клиентов | Дней с заказа | Заказов | Сумма на клиента | Доля выручки | Что делать |
|---|---|---|---|---|---|---|
| VIP | 72 | 12 | 14,0 | 97 222 ₽ | 54,6% | персональный менеджер, ранний доступ к новинкам |
| Постоянные | 113 | 20 | 8,1 | 26 494 ₽ | 23,4% | программа лояльности, подписка, кросс-продажи |
| Остывающие | 183 | 135 | 3,7 | 10 053 ₽ | 14,3% | напоминание, подборка по прошлым покупкам |
| Ушедшие | 213 | 269 | 1,2 | 2 328 ₽ | 3,9% | возвращающая рассылка со скидкой, опрос о причинах |
| Разовые | 129 | 83 | 1,4 | 3 794 ₽ | 3,8% | приветственная цепочка, стимул ко второй покупке |
Карта клиентов и вклад в выручку
Небольшая группа лучших клиентов даёт непропорционально большую долю выручки. Это типичная картина, но размер доли зависит от бизнеса и проверяется на реальных данных.
Как выбрано число групп
Коэффициент силуэта показывает, насколько группы отделены друг от друга. Число групп выбирается не только по метрике, но и по пользе для бизнеса: пять сегментов можно обеспечить разными действиями, десять уже нет. Итоговое число согласуем с вами.
Честное замечание: у кластеризации нет «правильных ответов». Сегменты нужно показать менеджеру и убедиться, что они понятны и по ним можно действовать. Данные вымышленные.