پروژه ۳: بخش‌بندی مشتریان
پروژه خوشه‌بندی: بخش‌بندی مشتریان فروشگاه با K-Means و تحلیل ویژگی هر بخش
پروژه ۳: بخش‌بندی مشتریان
پروژه واقعی یادگیری بدون نظارت: مشتریان یک فروشگاه را بر اساس رفتار خرید گروه‌بندی کنیم تا بازاریابی هدفمند انجام شود.
سناریو
داده مشتریان: میزان خرید سالانه، تعداد سفارش، میانگین سبد خرید و روزهای از آخرین خرید (Recency). هیچ برچسبی نداریم!
مراحل پروژه
- آماده‌سازی: پاک‌سازی + مقیاس‌بندی (ضروری برای KMeans!)
- انتخاب K: روش Elbow + Silhouette
- خوشه‌بندی: K-Means نهایی
- تحلیل خوشه‌ها: میانگین ویژگی‌های هر خوشه
- نام‌گذاری و راهکار: هر بخش یک شخصیت و استراتژی
نمونه خروجی انتظارشده
| خوشه | ویژگی | نام بخش | استراتژی |
|---|---|---|---|
| ۰ | خرید بالا، اخیر | مشتریان VIP | باشگاه وفاداری ویژه |
| ۱ | خرید کم، قدیمی | در حال از دست رفتن | کمپین بازگشت + تخفیف |
| ۲ | خرید متوسط، گاه‌به‌گاه | بالقوه | پیشنهاد شخصی‌سازی‌شده |
چرا این پروژه مهم است؟
بخش‌بندی مشتری (Customer Segmentation) یکی از پرتقاضاترین کاربردهای ML در کسب‌وکار است — ارزش تجاری مستقیم دارد!
چالش‌های افزوده
- روش سلسله‌مراتبی را هم اجرا و مقایسه کنید
- با PCA به ۲ بعد کاهش و خوشه‌ها را رسم کنید
- معیار Silhouette را برای Kهای مختلف محاسبه کنید
- ویژگی «دسته کالای مورد علاقه» را اضافه کنید
موفقیت پروژه بدون نظارت به «تفسیر» خوشه‌هاست، نه فقط اجرای الگوریتم. هر خوشه باید یک داستان قابل ارائه به مدیر بازاریابی داشته باشد!
جمع‌بندی
- گردش کار کامل خوشه‌بندی: مقیاس‌بندی → Elbow → KMeans → تفسیر
- هر خوشه = یک شخصیت مشتری با استراتژی خاص
- این مهارت در بازاریابی و CRM مستقیماً ارزش‌آفرین است
این مبحث بخشی از دوره آموزش کامل ماشین لرنینگ است.