Visualiser et interpréter des segmentations

Machine Learning pour le marketing en Python

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

Méthodes pour explorer les segments

  • Calculer la moyenne / médiane / autres percentiles de chaque variable par segment
  • Calculer l'importance relative de chaque variable par segment
  • Explorer le tableau de données ou le tracer (une carte thermique est un bon choix)
Machine Learning pour le marketing en Python

Analyser les attributs moyens de la segmentation K-means

kmeans4_averages = wholesale_kmeans4.groupby(['segment']).mean().round(0)
print(kmeans4_averages)

Moyennes K-means, 4 segments

Machine Learning pour le marketing en Python

Tracer les attributs moyens de la segmentation K-means

sns.heatmap(kmeans4_averages.T, cmap='YlGnBu')
plt.show()

Carte thermique des moyennes K-means, 4 segments

Machine Learning pour le marketing en Python

Tracer les attributs moyens de la segmentation NMF

nmf4_averages = wholesale_nmf4.groupby('segment').mean().round(0)
sns.heatmap(nmf4_averages.T, cmap='YlGnBu')
plt.show()

Carte thermique des moyennes NMF

Machine Learning pour le marketing en Python

Créons des solutions à 3 segments !

Machine Learning pour le marketing en Python

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