Ứng dụng PCA trong Marketing

Feb 28 2023

Gần đây, trong khóa học máy học của tôi, chúng tôi đã học về phân cụm và phân tích thành phần chính (PCA). Điều này khiến tôi nhớ lại thời gian làm việc tại Novartis, nơi nhóm của tôi đã sử dụng những kỹ thuật này để xây dựng mô hình phân bổ doanh số bán hàng.

Gần đây, trong khóa học về máy học của tôi, chúng tôi đã học về phân cụm và phân tích thành phần chính (PCA) . Điều này khiến tôi nhớ lại thời gian làm việc tại Novartis , nơi nhóm của tôi đã sử dụng những kỹ thuật này để xây dựng mô hình phân bổ doanh số bán hàng . Trong bài viết này, tôi khám phá ứng dụng PCA trong ngành chăm sóc sức khỏe và sử dụng trực giác đó để tạo phân khúc khách hàng cho các hoạt động tiếp thị được cá nhân hóa cho tập dữ liệu của một công ty tạp hóa.

Quay trở lại Novartis, chúng tôi đã sử dụng các kỹ thuật học tập không giám sát như phân cụm và PCA để xác định các phân khúc bác sĩ và điều chỉnh các nỗ lực tiếp thị phù hợp. Điều này cho phép chúng tôi cải thiện hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị và thúc đẩy doanh số bán hàng của thương hiệu. Sử dụng các kỹ thuật này, các công ty chăm sóc sức khỏe có thể hiểu rõ hơn về hành vi và sở thích của bác sĩ để phát triển các chiến lược tiếp thị hiệu quả hơn.

Tín dụng: https://marketinganalyticsadvisors.com/marketing-analytics-consulting/

PCA giúp giảm kích thước của tập dữ liệu bằng cách xác định các biến quan trọng nhất giải thích phần lớn phương sai trong dữ liệu. Điều này đặc biệt hữu ích khi xử lý dữ liệu kênh tiếp thị, nơi có thể có nhiều biến số như nhân khẩu học của khách hàng, mức độ tương tác của kênh, hành vi mua hàng và sở thích sản phẩm. Bằng cách sử dụng PCA, chúng tôi có thể xác định các biến có ảnh hưởng nhất trong việc giải thích hành vi của khách hàng trên các kênh khác nhau. Điều này có thể giúp đơn giản hóa dữ liệu và xác định các xu hướng và mẫu quan trọng có thể bị ẩn trong tiếng ồn.

Khi chúng tôi đã xác định được các tính năng quan trọng nhất, chúng tôi có thể chuyển sang phân cụm để xác định các phân khúc khách hàng có hành vi mua hàng hoặc tương tác với kênh tương tự. Điều này có thể giúp các nhà tiếp thị nhắm mục tiêu thông điệp và quảng cáo của họ đến các phân khúc cụ thể trong cơ sở khách hàng của họ, thay vì cố gắng thu hút tất cả khách hàng cùng một lúc.

Giờ đây, chúng tôi có trực giác về tầm quan trọng của việc thực hiện PCA và phân cụm dữ liệu kênh tiếp thị, chúng tôi có thể triển khai điều tương tự trên tập dữ liệu của công ty tạp hóa. Vì tôi đã sử dụng một tập dữ liệu tương đối sạch nên tôi chỉ cần thực hiện thêm một vài bước xử lý dữ liệu để phân tích dữ liệu. Tôi đã tạo một vài biểu đồ phân phối tần số và biểu đồ hình hộp để trực quan hóa việc phân phối dữ liệu. Cuối cùng, tôi đã triển khai PCA để giảm kích thước xuống chỉ còn hai thành phần chính giải thích phần lớn biến thể. Sử dụng điều này, tôi đã chạy thuật toán phân cụm K-Means để xác định bốn cụm có các thuộc tính duy nhất có thể được sử dụng để điều chỉnh các nỗ lực tiếp thị.