PurchasingActivity

Проект по теме "Обучение с учителем" курса "Специалист по Data Science расширенный" от Яндекс Практикума.

Интернет-магазин «В один клик» продаёт разные товары: для детей, для дома, мелкую бытовую технику, косметику и даже продукты. Отчёт магазина за прошлый период показал, что активность покупателей начала снижаться. Привлекать новых клиентов уже не так эффективно: о магазине и так знает большая часть целевой аудитории. Возможный выход — удерживать активность постоянных клиентов. Сделать это можно с помощью персонализированных предложений. «В один клик» — современная компания, поэтому её руководство не хочет принимать решения просто так — только на основе анализа данных и бизнес-моделирования.

Необходимо разработать решение, которое позволит персонализировать предложения постоянным клиентам, чтобы увеличить их покупательскую активность.

Подход к решению задачи:

Для выполнения задачи необходимо пройти следуюшие этапы:

• Нужно промаркировать уровень финансовой активности постоянных покупателей. В компании принято выделять два уровня активности: «снизилась», если клиент стал покупать меньше товаров, и «прежний уровень».

• Нужно собрать данные по клиентам по следующим группам:

  • Признаки, которые описывают коммуникацию сотрудников компании с клиентом.
  • Признаки, которые описывают продуктовое поведение покупателя. Например, какие товары покупает и как часто.
  • Признаки, которые описывают покупательское поведение клиента. Например, сколько тратил в магазине.
  • Признаки, которые описывают поведение покупателя на сайте. Например, как много страниц просматривает и сколько времени проводит на сайте.

• Нужно построить модель, которая предскажет вероятность снижения покупательской активности клиента в следующие три месяца.

• В исследование нужно включить дополнительные данные финансового департамента о прибыльности клиента: какой доход каждый покупатель приносил компании за последние три месяца.

• Используя данные модели и данные о прибыльности клиентов, нужно выделить сегменты покупателей и разработать для них персонализированные предложения.

Цель исследования

Целью исследования является сегментация покупателей и разработка персонализированных предложений для них.

Описание данных

1. market_file.csv Таблица, которая содержит данные о поведении покупателя на сайте, о коммуникациях с покупателем и его продуктовом поведении.

   • id — номер покупателя в корпоративной базе данных.
   • Покупательская активность — рассчитанный класс покупательской активности (целевой признак): «снизилась» или «прежний уровень».
   • Тип сервиса — уровень сервиса, например «премиум» и «стандарт».
   • Разрешить сообщать — информация о том, можно ли присылать покупателю дополнительные предложения о товаре. Согласие на это даёт покупатель.
   • Маркет_актив_6_мес — среднемесячное значение маркетинговых коммуникаций компании, которое приходилось на покупателя за последние 6 месяцев. Это значение показывает, какое число рассылок, звонков, показов рекламы и прочего приходилось на клиента.
   • Маркет_актив_тек_мес — количество маркетинговых коммуникаций в текущем месяце.
   • Длительность — значение, которое показывает, сколько дней прошло с момента регистрации покупателя на сайте.
   • Акционные_покупки — среднемесячная доля покупок по акции от общего числа покупок за последние 6 месяцев.
   • Популярная_категория — самая популярная категория товаров у покупателя за последние 6 месяцев.
   • Средний_просмотр_категорий_за_визит — показывает, сколько в среднем категорий покупатель просмотрел за визит в течение последнего месяца.
   • Неоплаченные_продукты_штук_квартал — общее число неоплаченных товаров в корзине за последние 3 месяца.
   • Ошибка_сервиса — число сбоев, которые коснулись покупателя во время посещения сайта.
   • Страниц_за_визит — среднее количество страниц, которые просмотрел покупатель за один визит на сайт за последние 3 месяца.

2. market_money.csv Таблица с данными о выручке, которую получает магазин с покупателя, то есть сколько покупатель всего потратил за период взаимодействия с сайтом.

   • id — номер покупателя в корпоративной базе данных.
   • Период — название периода, во время которого зафиксирована выручка. Например, 'текущий_месяц' или 'предыдущий_месяц'.
   • Выручка — сумма выручки за период.

3. market_time.csv Таблица с данными о времени (в минутах), которое покупатель провёл на сайте в течение периода.

   • id — номер покупателя в корпоративной базе данных.
   • Период — название периода, во время которого зафиксировано общее время.
   • минут — значение времени, проведённого на сайте, в минутах.

4. money.csv Таблица с данными о среднемесячной прибыли покупателя за последние 3 месяца: какую прибыль получает магазин от продаж каждому покупателю.

   • id — номер покупателя в корпоративной базе данных.
   • Прибыль — значение прибыли.