پروژه هوش مصنوعی (اکسل / الگوریتم)

رشته :هوش مصنوعی   من یه جدولی توی اکسل دارم که با توجه به الگوریتم k means میخوام به سه تا از ستون هام وزن بدم که کدوم ستون اگه وزنش بیشتر باشه ستون آخری (m) خروجی بهتری داره - جزئیات پروژه را ضمیمه کردم آهان، منظورت معیارهای RFM در فروش است! RFM مخفف Recency, Frequency, Monetary Value (تازگی، فراوانی، ارزش پولی) است و یک روش بازاریابی برای تحلیل رفتار مشتریان است. به این صورت که: Recency (تازگی): آخرین باری که مشتری خرید کرده است کی بوده؟ هرچه این زمان جدیدتر باشد، احتمال اینکه مشتری دوباره خرید کند بیشتر است. Frequency (فراوانی): مشتری چند وقت یک بار خرید می‌کند؟ مشتریانی که بیشتر خرید می‌کنند، معمولاً وفادارتر هستند. Monetary Value (ارزش پولی): مشتری چقدر پول خرج کرده است؟ مشتریانی که بیشتر پول خرج می‌کنند، ارزش بیشتری برای کسب و کار دارند. با ترکیب این سه معیار، می‌توانید مشتریان خود را دسته‌بندی کنید و کمپین‌های بازاریابی هدفمندتری را اجرا کنید. به عنوان مثال، می‌توانید به مشتریانی که اخیراً خرید کرده‌اند تخفیف بدهید یا به مشتریانی که مدتی است خرید نکرده‌اند، یادآوری بفرستید. آیا سوال دیگری دارید؟ آیا این 3 معیار بهم وابسته اند؟ بله، این سه معیار (تازگی، فراوانی، ارزش پولی) می‌توانند به هم وابسته باشند، اما نه لزوماً همیشه. وابستگی بین این معیارها می‌تواند اطلاعات مفیدی در مورد رفتار مشتریان ارائه دهد. در اینجا نحوه وابستگی آنها به یکدیگر را توضیح می‌دهم: وابستگی مثبت: فراوانی و ارزش پولی: معمولاً مشتریانی که بیشتر خرید می‌کنند (فراوانی بالا)، بیشتر هم خرج می‌کنند (ارزش پولی بالا). این یک وابستگی منطقی است، زیرا هرچه یک مشتری بیشتر تراکنش داشته باشد، احتمالاً مبلغ بیشتری را در طول زمان خرج می‌کند. تازگی و فراوانی: مشتریانی که اخیراً خرید کرده‌اند (تازگی بالا)، احتمالاً در گذشته نیز به طور مکرر خرید کرده‌اند (فراوانی بالا). این نشان می‌دهد که مشتری هنوز درگیر و فعال است. وابستگی منفی یا عدم وابستگی: تازگی و ارزش پولی: این وابستگی ممکن است همیشه وجود نداشته باشد. یک مشتری می‌تواند یک خرید بزرگ انجام دهد (ارزش پولی بالا) و سپس برای مدتی خرید نکند (تازگی پایین). از طرف دیگر، ممکن است مشتریانی باشند که خریدهای کوچک متعددی انجام می‌دهند (ارزش پولی متوسط و فراوانی بالا) و به طور منظم خرید می‌کنند (تازگی بالا). ممکن است کسب‌وکاری مشتریانی داشته باشد که خریدهای زیادی انجام داده‌اند (ارزش پولی بالا) اما اخیراً غیرفعال شده‌اند (تازگی پایین)، که نشان‌دهنده این است که این مشتریان نیاز به توجه ویژه دارند تا دوباره فعال شوند. درک این وابستگی‌ها می‌تواند به شما کمک کند تا استراتژی‌های بازاریابی مؤثرتری طراحی کنید. برای مثال: اگر مشتری دارای تازگی و فراوانی بالایی است، می‌توانید او را با برنامه‌های وفاداری پاداش دهید. اگر مشتری دارای ارزش پولی بالایی است اما تازگی پایینی دارد، می‌توانید کمپین‌های بازگشت به خدمت (win-back) را برای او اجرا کنید. به طور خلاصه، در حالی که این معیارها می‌توانند مستقل از یکدیگر عمل کنند، بررسی روابط بین آن‌ها می‌تواند دیدگاه‌های ارزشمندی در مورد رفتار مشتریان ارائه دهد و به شما در تصمیم‌گیری‌های بازاریابی کمک کند. چجوری به این 3 پارامتر وزن بدم؟ وزن‌دهی به سه پارامتر RFM (تازگی، فراوانی و ارزش پولی) یک مرحله مهم در تحلیل مشتریان است که به شما کمک می‌کند تا متوجه شوید هر کدام از این پارامترها چقدر بر تصمیم‌گیری‌ها و استراتژی‌های بازاریابی شما تأثیر می‌گذارند. در ادامه، چند روش برای وزن‌دهی به این پارامترها را بررسی می‌کنیم: 1. تعریف اهداف کسب‌وکار در ابتدا، اهداف دقیق کسب‌وکار خود را مشخص کنید. آیا در حال حاضر به دنبال افزایش نرخ بازگشت مشتریان هستید؟ یا آیا قصد دارید فروش کل را افزایش دهید؟ بسته به هدف شما، ممکن است بخواهید وزن‌ها را تغییر دهید. 2. تحلیل تاریخی جمع آوری داده‌ها: برای وزن‌دهی به پارامترها، ابتدا باید داده‌های تاریخی مشتریان را جمع‌آوری کنید. تحلیل همبستگی: با استفاده از تحلیل‌های آماری، می‌توانید ببینید هر یک از این پارامترها چقدر بر رفتار خرید مشتریان تأثیر می‌گذارد. به عنوان مثال، آیا مشتریانی که تازه خرید کرده‌اند، به‌طور خاص بیشتر از مشتریان قدیمی خرید می‌کنند؟ 3. مدل‌سازی ترکیبی مدل‌سازی وزن‌ها: ممکن است با توجه به تحلیل‌های خود، وزن‌ها را برای هر پارامتر مشخص کنید. به‌طور مثال: تازگی ®: وزن: 30% فراوانی (F): وزن: 25% ارزش پولی (M): وزن: 45% وزن‌ها می‌توانند براساس اولویت و تأثیر هر پارامتر بر بازگشت مشتری یا درآمد تعیین شوند. 4. تست و ارزیابی آزمون A/B: می‌توانید چند مدل متفاوت را با وزن‌های متفاوت تست کنید و ببینید کدام مدل بهترین نتایج را ارائه می‌دهد. ارزیابی نتایج برای بهینه‌سازی استراتژی‌های بازاریابی شما بسیار مهم است. 5. استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین اگر داده‌های کافی دارید، می‌توانید از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌ها و تعیین وزن‌های بهینه برای هر پارامتر استفاده کنید. این الگوریتم‌ها می‌توانند روابط پیچیده‌تری را شناسایی کنند که ممکن است تحلیل‌های ساده نتوانند شناسایی کنند. 6. مدل‌های RFM پویا به جای استفاده از وزن‌های ثابت، می‌توانید یک مدل RFM پویا ایجاد کنید که وزن‌ها بر اساس تغییرات بازار، فصل‌ها، یا رفتار مشتریان تغییر می‌کند. این کار به شما این امکان را می‌دهد که همیشه به شرایط فعلی و ترجیحات مشتریان پاسخ دهید. 7. نقش کسب‌وکار شما در بعضی از صنایع، یک پارامتر ممکن است اهمیت بیشتری داشته باشد. مثلاً در یک صنعت با دوره‌های خرید طولانی، تازگی ممکن است کمتر از ارزش پولی و فراوانی اهمیت داشته باشد. نتیجه‌گیری وزن‌دهی به پارامترهای RFM در نهایت بستگی به ویژگی‌های مشتریان و اهداف کسب‌وکار شما دارد. در نظر داشته باشید که این وزن‌ها ممکن است با گذشت زمان یا تغییر در استراتژی کسب‌وکار تغییر کنند. با تست و ارزیابی مداوم، می‌توانید بهترین وزن‌ها را برای هر پارامتر پیدا کنید و بهینه‌تر به تحلیل مشتریان و استراتژی‌های بازاریابی خود بپردازید. تحلیل خوشه‌ای (Clustering Analysis) K-means: با استفاده از الگوریتم K-means می‌توانید مشتریان را بر اساس پارامترهای RFM به خوشه‌های مختلف تقسیم کنید. وزن‌ها می‌توانند بر اساس میانگین یا گزینه‌های دیگر در هر خوشه محاسبه شوند. مثال: طراحی خوشه‌هایی از مشتریانی که در دسته‌های مختلفی از نظر RFM قرار دارند و سپس بررسی اینکه کدام خوشه‌ها بهترین عملکرد را دارند.