Детальная информация

Цель работы заключается в том, чтобы на материале транзакционных данных продуктового ритейла построить и проверить подход к выделению клиентских сегментов и подготовке персональных предложений. В работе рассмотрены существующие методы клиентской аналитики, сформировано признаковое описание покупателя по истории чеков, реализована кластеризация клиентов и описан механизм подготовки товарных рекомендаций. В практической части разработано программное решение Aletheia, включающее модули подготовки данных, векторизации клиентов, сегментации и формирования индивидуальных предложений. Экспериментальная проверка выполнена на данных о покупках клиентов продуктовой розничной сети. В результате были выделены интерпретируемые сегменты покупателей и сформированы персональные предложения для 57 061 клиента. Также предложена production-архитектура системы для регулярной обработки данных и интеграции результатов в маркетинговые процессы. Полученные результаты могут быть использованы в программах лояльности, маркетинговых кампаниях и системах клиентской аналитики продуктовых розничных сетей.

The purpose of the work is to develop and evaluate an approach to customer segmentation in a grocery retail chain using machine learning methods and to form personal offers based on customer purchasing behavior. The work reviews existing approaches to customer segmentation and offer personalization, develops a feature representation of customers based on transaction history, implements customer segmentation, and proposes a mechanism for generating individual product recommendations. The practical part presents the Aletheia software solution, which includes modules for data preparation, customer vectorization, segmentation, and personal offer generation. The experimental evaluation was carried out using purchase data from a grocery retail chain. As a result, interpretable customer segments were identified, and personal offers were generated for 57,061 customers. A production architecture of the system is also proposed to support regular data processing and integration of the results into marketing processes. The obtained results can be used in loyalty programs, marketing campaigns, and customer analytics systems for grocery retail chains.

• ВВЕДЕНИЕ
• ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
  • 1.1. Сегментация клиентов в продуктовом ритейле
  • 1.2. Подходы к персонализации предложений в розничной торговле
  • 1.3. Методы машинного обучения в задачах сегментации клиентов
  • 1.4. Особенности данных программ лояльности и кассовых систем
  • 1.5. Ограничения существующих подходов и постановка задачи
  • Выводы по главе 1
• ГЛАВА 2. МЕТОДИКА СЕГМЕНТАЦИИ КЛИЕНТОВ И ФОРМИРОВАНИЯ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ПРЕДЛОЖЕНИЙ
  • 2.1. Общая схема предлагаемого подхода
  • 2.2. Формирование признакового описания клиента
  • 2.3. Метод сегментации клиентов
  • 2.4. Подход к формированию индивидуальных предложений
  • 2.5. Оценка качества сегментации и индивидуальных предложений
  • Выводы по главе 2
• ГЛАВА 3. РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОГРАММНОГО РЕШЕНИЯ
  • 3.1. Общая архитектура программного решения
  • 3.2. Модуль извлечения и подготовки данных
  • 3.3. Модуль векторизации клиентов
  • 3.4. Модуль сегментации клиентов
  • 3.5. Модуль формирования индивидуальных предложений
  • 3.6. Сценарии работы программного решения
  • 3.7. Используемые технологии и инструменты разработки
  • Выводы по главе 3
• ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА РАЗРАБОТАННОГО ПОДХОДА
  • 4.1. Описание экспериментальных данных
  • 4.2. Формирование и анализ клиентских признаков
  • 4.3. Результаты сегментации клиентов
  • 4.4. Результаты формирования индивидуальных предложений
  • 4.5. Оценка качества и точности предложенных методов
  • 4.6. Анализ практической применимости разработанного подхода
  • Выводы по главе 4
• ГЛАВА 5. ПРОЕКТИРОВАНИЕ PRODUCTION-АРХИТЕКТУРЫ СИСТЕМЫ
  • 5.1. Требования к промышленной эксплуатации системы
  • 5.2. Общая архитектура production-решения
  • 5.3. Пайплайн обработки данных
  • 5.4. Хранилища данных и изоляция контуров
  • 5.5. Интеграция ML-моделей в маркетинговые процессы
  • 5.6. Переобучение моделей и контроль качества
  • 5.7. Безопасность и защита клиентских данных
  • Выводы по главе 5
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ