Статистические методы анализа клиентских данных

Статистические методы и автоматизация в анализе

клиентских данных

Андрей Кулинич

Цифровой vs. Аналоговый бизнес

От понимания к прогнозам

Business Intelligence Почему это произошло

Прогнозное моделирование

Оптимизация

Что надо сделать, чтобы произошло самое лучшее

Проблема + гипотеза

Поиск…

Важная роль аналитика

В чем управленческая проблема?

Мало клиентов!

Неудовлетворительные финансовые показатели

Андрей Кулинич, 2016 4

Ситуация У вас ограниченный бюджет и надо выбрать, на каком клиентском сегменте сосредоточиться

Стоимость привлечения, CAC

Годовой доход, m

Сегмент 1 9 400 21 000

Сегмент 2 14 500 17 000


Ситуация: решение

Стоимость привлечения, CAC

Годовой доход, m

Коэффициент удержания, r

Пожизненная стоимость, CLV

Сегмент 1 9 400 21 000 0,3 7 000

Сегмент 2 14 500 17 000 0,7 23 800

𝐶𝐿𝑉 = 𝑚 × (𝑟

1 + 𝑖 − 𝑟)

i – ставка дисконтирования, принята равной 0,2


Информация о скрипте

http://goo.gl/qGq5QR 7

Кейс: ассоциативные правила

Задача: проверить гипотезу о возможности перепрофилирования магазина

Дополнительно много интересного и полезного:

• Ассоциативные правила

• Оценка убытков от отсутствия на полке

Ключевой блок кода для Python

import pandas as pd import numpy as np from pymining import itemmining, assocrules, perftesting

#В качестве примера рассмотрим ассоциативные правила на уровне групп: relim_input = itemmining.get_relim_input(transactions) item_sets = itemmining.relim(relim_input, min_support=2) rules = assocrules.mine_assoc_rules(item_sets, min_support=100, min_confidence=0.5) write_rules(rules, 'association_rules_group.csv')

Результаты анализа: ассоциативные правила Посылка Следствие Уровень поддержкиУровень достоверности

1.11.1.-1.1.1.-1.7.1. 1.29.3. 129 0,75

1.29.4.-1.22.4. 1.29.3. 121 0,75

1.11.1.-1.3.4.-1.7.1. 1.29.3. 105 0,72

3.1.4.-3.1.1. 3.2.2. 218 0,72

1.29.4.-1.1.1.-1.29.1. 1.29.3. 119 0,69

1.29.4.-1.1.1.-1.29.1. 1.29.3. 119 0,69

1.2.3.-1.3.4.-1.1.1. 1.11.1. 130 0,68

1.11.1. Молоко + 1.1.1. Хлеб + 1.7.1. Мясо -> 1.29.3. Овощи 3.1.4. Зажигалки, спички + 3.1.1. Жевательная резинка -> 3.2.2. Сигареты 1.2.3. Чай + 1.3.4. мучные сладости+ 1.1.1. Хлеб -> 1.11.1. Молоко

Обучение или аутсорсинг

Обучите внутреннего аналитика

• Владение вопросами бизнеса!

• Практико-ориентированное обучение

• Консалтинг по вопросам сбора и обработки информации

• Индивидуальное обучение

Безопасный аутсорсинг

• Высокая скорость и качество

• Привнесение нового опыта

• Использование профессиональных инструментов и ресурсов

• Есть некоторые риски

Клиент Хэш

ООО "Васильки" b0dcf8780254533a9004a6a1faaec0a9

ПАО "БанкСистема" 234df6a872fd908bf8ce4eabf06c12bd

ООО "МБП2016" ee777959f38afdf4580410759a4f6e7c

ООО "Другая" e45b25e0839c6bee1d9688bb8f459484

Безопасно передать данные

Будьте цифровыми! Андрей Кулинич

[email protected]

Kulinich.ru

mailto:[email protected]