Aplicação do PCA no Marketing

Recentemente, em meu curso de aprendizado de máquina, aprendemos sobre agrupamento e análise de componentes principais (PCA) . Isso me lembrou meu tempo na Novartis , onde minha equipe usava essas técnicas para construir um modelo de atribuição de vendas . Neste artigo, exploro a aplicação do PCA no setor de saúde e uso essa intuição para criar segmentos de clientes para atividades de marketing personalizadas para um conjunto de dados de uma mercearia.

Na Novartis, usamos técnicas de aprendizado não supervisionado, como clustering e PCA, para identificar segmentos médicos e adaptar os esforços de marketing de acordo. Isso nos permitiu melhorar a eficácia das campanhas de marketing e impulsionar as vendas da marca. Usando essas técnicas, as empresas de assistência médica podem obter informações sobre o comportamento e as preferências dos médicos para desenvolver estratégias de marketing mais eficazes.

O PCA ajuda a reduzir a dimensionalidade de um conjunto de dados identificando as variáveis ​​mais importantes que explicam a maior parte da variação nos dados. Isso é especialmente útil ao lidar com dados de canal de marketing, onde pode haver muitas variáveis, como dados demográficos do cliente, engajamento do canal, comportamento de compra e preferências de produto. Ao usar o PCA, podemos identificar as variáveis ​​mais influentes na explicação do comportamento do cliente em diferentes canais. Isso pode ajudar a simplificar os dados e identificar tendências e padrões importantes que podem estar ocultos no ruído.

Depois de identificar os recursos mais importantes, podemos passar para o agrupamento para identificar segmentos de clientes que exibem comportamentos de compra ou engajamento de canal semelhantes. Isso pode ajudar os profissionais de marketing a direcionar suas mensagens e promoções para segmentos específicos de sua base de clientes, em vez de tentar atrair todos os clientes de uma só vez.

Agora que temos uma intuição sobre a importância de fazer o PCA e agrupar os dados do canal de marketing, podemos implementar o mesmo em um conjunto de dados de uma mercearia. Como usei um conjunto de dados relativamente limpo, só precisei executar algumas etapas adicionais de processamento de dados para analisá-los. Criei alguns gráficos de distribuição de frequência e boxplots para visualizar a distribuição de dados. Por fim, implementei o PCA para reduzir as dimensões a apenas dois componentes principais que explicam a maior parte da variação. Usando isso, executei um algoritmo de clustering K-Means para identificar quatro clusters que possuem atributos exclusivos que podem ser usados ​​para adaptar os esforços de marketing.

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