Бикластеризация. Как сегментировать клиентов по истории их действий?
Бикластеризация - это способ разбить на группы (кластеры) клиентов и их предпочтения (и вообще любые два множества объектов со связями между ними).
Некоторые примеры:
Клиенты в базе рассылки и маркетинговые письма.
Люди в сообществах и группы, на которые они подписаны.
Зрители и контент в youtube-подобных системах.
Пользователи сайта и их навигационные траектории на сайте, либо более общий CJM, учитывающий всю историю взаимодействия.
Часто в распоряжении маркетинговой команды нет готовой сегментации клиентов. Бывает, что она есть, но построена экспертным способом - в таких случаях часто нет уверенности, что на нее можно опираться при персонализации. Биклатеризация позволяет наглядно увидеть группировку пользователей вокруг групп контента, а заодно выделить группы как пользователей, так и контента.
Вот как выглядит исходный набор данных:
А вот так тот же набор после применения бикластеризации (строки и столбцы переупорядочены):
Пользователи и контент в данном случае четко отсегментировались.
Что это дает для тех примеров, что мы рассматривали выше?
Аудиторию e-mail рассылок мы разбиваем на группы по интересам. Отправляя каждому конкретному клиенту больше писем, релевантных его области интересов, мы повышаем CTR и, как следствие, лояльность.
Понимая сегментацию сообщества по фактическим интересам, мы получаем реальные портреты клиентов, и кластерную принадлежность каждого, чтобы в дальнейшем учитывать ее в коммуникации и работе.
Группировка пользователей вокруг контента - первый способ персонализации в Youtube-подобных системах. Дальнейшее уточнение подбора контента для каждого конкретного пользователя - задача, решаемая с помощью хорошо разработанного аппарата рекомендательных систем.
Группировка пользователей сайта и их траекторий позволяет автоматизировать построение Customer Journey Map. Изучая типовые траектории пользователя в системе, мы приходим к выводу о положительном или отрицательном вкладе отдельных страниц и действий в конверсию.
Бикластеризация - часть нашего инструментария, который мы применяем для решения задач маркетинга, начиная с этапа первоначального анализа данных.
Забронируйте 15-минутный разговор, чтобы оценить возможности решения задач вашей компании с помощью бикластеризации и машинного обучения.