Проектная работа «Сегментация клиентов интернет-магазина с применением искусственного интеллекта»

В качестве темы для проекта была выбрана проблема сегментации клиентов интернет- магазина, являющаяся одной из самых актуальных и важных задач маркетинга. Задача сегментации решается для персонализации клиентов, с целью предоставление покупателю максимально подходящей информации, основанной на данных клиента, его поисковых запросах, местоположении, поведении на сайте и взаимодействии с ним. Она может включать в себя предложение товаров или услуг, индивидуальный купон на скидку, а также персональный текст. В числе прочего персонализация укрепляет имидж компании, продвигает бренд, стимулирует на совершение покупки и возвращает потерянных клиентов.

Цель проекта – написать универсальную программу, разделяющую клиентов магазина на схожие кластеры (группы), которую можно будет использовать на любых данных, имеющих нужную информацию о покупателях.

На вход программе подаётся файл, содержащий информацию о покупках клиентов в формате csv, на выходе должен быть сформирован файл в формате csv, в котором каждому клиенту соответствует номер кластера.

Для выполнения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи:

1. Выяснить, какие существуют способы удержания и привлечения покупателей в интернет-магазинах.
2. Узнать, что такое персонализация.
3. Изучить, что такое искусственный интеллект и области его современного применения. Что такое машинное обучение и нейросети.
4. Создать программу ИИ для персонализации по разделению клиентов на группы.
5. Использование полученной информации о сегментации покупателей в маркетинговых мероприятиях.

В ходе работы автор:

• выявила основные способы удержания старых и привлечения новых покупателей в интернет-магазинах (предложение товаров или услуг, индивидуальная скидка, персональный текст на сайте или в электронном письме);
• узнала, что такое персонализация (предоставление клиенту максимально индивидуальной информации);
• изучила возможности искусственного интеллекта (машины уже умеют обрабатывать данные, анализировать тексты и изображения, а также интерпретировать окружающую обстановку);
• написала программу на языке Python, где использовала машинное обучение без учителя для задачи кластеризации при помощи библиотеки Scikit-Learn;
• предложила возможности использования полученной информации о сегментации покупателей для повышения прибыльности магазинов (способы персонализации рассылок и создания сети данных предпочтений и соцсетей клиентов).