Application de l'ACP au marketing

Récemment, dans mes cours d'apprentissage automatique, nous avons appris le clustering et l'analyse en composantes principales (ACP) . Cela m'a rappelé mon passage chez Novartis , où mon équipe a utilisé ces techniques pour créer un modèle d'attribution des ventes . Dans cet article, j'explore l'application de l'ACP dans le secteur de la santé et j'utilise cette intuition pour créer des segments de clientèle pour des activités de marketing personnalisées pour un ensemble de données d'épicerie.

Chez Novartis, nous avons utilisé des techniques d'apprentissage non supervisées telles que le regroupement et l'ACP pour identifier les segments de médecins et adapter les efforts de marketing en conséquence. Cela nous a permis d'améliorer l'efficacité des campagnes marketing et de booster les ventes de la marque. Grâce à ces techniques, les entreprises de soins de santé peuvent mieux comprendre le comportement et les préférences des médecins afin de développer des stratégies de marketing plus efficaces.

L'ACP aide à réduire la dimensionnalité d'un ensemble de données en identifiant les variables les plus importantes qui expliquent la majorité de la variance des données. Ceci est particulièrement utile lorsqu'il s'agit de données de canal marketing, où il peut y avoir de nombreuses variables telles que les données démographiques des clients, l'engagement du canal, le comportement d'achat et les préférences de produit. En utilisant l'ACP, nous pouvons identifier les variables les plus influentes pour expliquer le comportement des clients sur différents canaux. Cela peut aider à simplifier les données et à identifier les tendances et les modèles importants qui peuvent être cachés dans le bruit.

Une fois que nous avons identifié les fonctionnalités les plus importantes, nous pouvons passer au clustering pour identifier les segments de clientèle qui présentent des comportements d'achat ou un engagement de canal similaires. Cela peut aider les spécialistes du marketing à cibler leurs messages et leurs promotions sur des segments spécifiques de leur clientèle, plutôt que d'essayer d'attirer tous les clients à la fois.

Maintenant que nous avons une intuition sur l'importance de faire de l'ACP et du regroupement sur les données des canaux marketing, nous pouvons implémenter la même chose sur un ensemble de données d'épicerie. Comme j'ai utilisé un ensemble de données relativement propre, je n'ai eu besoin que de quelques étapes de traitement de données supplémentaires pour analyser les données. J'ai créé quelques diagrammes de distribution de fréquence et des boîtes à moustaches pour visualiser la distribution des données. Finalement, j'ai implémenté l'ACP pour réduire les dimensions à seulement deux composants principaux qui expliquent la majorité de la variation. En utilisant cela, j'ai exécuté un algorithme de clustering K-Means pour identifier quatre clusters qui ont des attributs uniques qui peuvent être utilisés pour adapter les efforts de marketing.

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