Samenvatting
Klantenclustering: scheiden van RFM en andere variabelen maakt nieuwe modellering mogelijk.
Klantenclustering aanpak
In een bedrijf zijn business-medewerkers begonnen met een handmatige RFM-analyse om klanten te segmenteren. Nu willen ze dat er een model wordt gemaakt om klanten te clusteren op basis van promotie, kanaal en producten, los van RFM.
Waarom klantenclustering belangrijk is
Het kunnen scheiden en later combineren van deze variabelen biedt interessante mogelijkheden voor nauwkeuriger klantsegmentatie. Voor BI-professionals kan dit leiden tot inzichten die verder gaan dan traditionele RFM-modellen door alternatieven zoals geautomatiseerde clustering te gebruiken.
Concrete takeaway voor BI-professionals
BI-professionals zouden moeten overwegen om zowel handmatige methoden als geautomatiseerde modellen in klantsegmentatie te gebruiken, om zo tot meer gedetailleerde inzichten te komen.
Verdiep je kennis
Kennisbank
Predictive Analytics — Wat kan het voor jouw bedrijf?
Ontdek wat predictive analytics is, hoe het werkt en hoe je het inzet voor je bedrijf. Van de 4 niveaus van analytics to...
KennisbankAI in Power BI — Copilot, Smart Narratives en meer
Ontdek alle AI-functies in Power BI: van Copilot en Smart Narratives tot anomaliedetectie en Q&A. Compleet overzicht met...
KennisbankChatGPT en BI — Hoe AI je data-analyse verandert
Ontdek hoe ChatGPT en generatieve AI de wereld van business intelligence veranderen. Van SQL en DAX genereren tot data-a...