Τμηματοποίηση πελατών με τη χρήση Μηχανικής Μάθησης
Creators: name: Chalamani, Rula Teodor
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Τμηματοποίηση
WEKA
Μηχανική Μάθηση
Segmentation
Machine Learning

description: Η τμηματοποίηση πελατών είναι μια κρίσιμη πτυχή του μάρκετινγκ και της επιχειρηματικής στρατηγικής, καθώς επιτρέπει στους οργανισμούς να κατανοήσουν καλύτερα τη συμπεριφορά και τις προτιμήσεις των πελατών τους. Αυτή η εργασία έχει ως στόχο την ανάπτυξη προγνωστικών μοντέλων για την τμηματοποίηση πελατών χρησιμοποιώντας ένα σύνολο δεδομένων που περιέχει δημογραφικά και συμπεριφορικά χαρακτηριστικά των πελατών. Εφαρμόσαμε διάφορες τεχνικές προεπεξεργασίας δεδομένων, συμπεριλαμβανομένου του χειρισμού τιμών που λείπουν, της απόρριψης περιττών χαρακτηριστικών, της κανονικοποίησης αριθμητικών χαρακτηριστικών και της κωδικοποίησης κατηγορικών μεταβλητών, για να προετοιμάσουμε το σύνολο δεδομένων για μηχανική εκμάθηση. Πειραματιστήκαμε με τρεις ταξινομητές, το RandomForest, το Multilayer Perceptron και τον SVM για να δημιουργήσουμε προγνωστικά μοντέλα για την τμηματοποίηση πελατών βασισμένοι στην υπάρχουσα τμηματοποίηση που μας ανατέθηκε. Η σύγκριση αυτών των ταξινομητών παρέχει πολύτιμες πληροφορίες για την απόδοσή τους στο πλαίσιο προβλημάτων τμηματοποίησης πελατών. Επιπλέον, η μελέτη υπογραμμίζει τη σημασία της επιλογής των κατάλληλων αλγορίθμων μηχανικής εκμάθησης, της μηχανικής χαρακτηριστικών, του συντονισμού υπερπαραμέτρων και των μεθόδων συνόλου για τη βελτίωση των μοντέλων πρόβλεψης. Τα αποτελέσματα αυτής της μελέτης χρησιμεύουν ως βάση για περαιτέρω έρευνα στην πρόβλεψη τμηματοποίησης πελατών και καταδεικνύουν τις δυνατότητες των τεχνικών μηχανικής μάθησης να παρέχουν στις επιχειρήσεις καλύτερη κατανόηση και στόχευση των πελατών τους. Ακριβή και ισχυρά μοντέλα τμηματοποίησης πελατών μπορούν να βοηθήσουν τις επιχειρήσεις να κατανοήσουν καλύτερα και να ανταποκριθούν στις ανάγκες των πελατών τους, οδηγώντας τελικά σε βελτιωμένη ικανοποίηση πελατών και επιχειρηματική απόδοση.
description: Customer segmentation is a crucial aspect of marketing and business strategy, as it enables organizations to better understand their customers' behavior and preferences. This study aimed to develop predictive models for customer segmentation using a dataset containing demographic and behavioral features of customers. We applied various data preprocessing techniques, including handling missing values, dropping unnecessary attributes, normalizing numeric attributes, and encoding categorical variables, to prepare the dataset for machine learning. We experimented with two classifiers, RandomForest and Multilayer Perceptron, to build predictive models for customer segmentation. The comparison of these classifiers provides valuable insights into their performance in the context of customer segmentation problems. Additionally, the study highlights the importance of selecting appropriate machine learning algorithms, feature engineering, hyperparameter tuning, and ensemble methods to improve the prediction models. The results of this study serve as a foundation for further research in customer segmentation prediction and demonstrate the potential of machine learning techniques in providing businesses with better understanding and targeting of their customers. Accurate and robust customer segmentation models can help businesses better understand and cater to their customers' needs, ultimately leading to improved customer satisfaction and business performance.