Por que usar ML em marketing? Estratégias e casos de uso

Machine Learning para Marketing em Python

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

Tipos de machine learning

  • Aprendizado supervisionado
    • Dado X, conseguimos prever Y?
    • Classificação - quando Y é categórico (ex.: Churn/Não churn, Sim/Não, Peixe/Cachorro/Gato).
    • Regressão - quando Y é contínuo (ex.: Compras, Cliques, Tempo no site).
  • Aprendizado não supervisionado
    • Dado X, conseguimos detectar padrões e clusters homogêneos?
  • Aprendizado por reforço
    • Dado um estado atual e ações possíveis, qual caminho maximiza a recompensa?
Machine Learning para Marketing em Python

Partes e etapas dos dados em aprendizado supervisionado

  1. Definir o alvo (variável dependente ou Y) - o que queremos prever?

    • Exemplo 1 - quais clientes vão fazer churn? [CLASSIFICAÇÃO]
    • Exemplo 2 - quais clientes vão recomprar? [CLASSIFICAÇÃO]
    • Exemplo 3 - quanto os clientes vão gastar nos próximos 30 dias? [REGRESSÃO]

  2. Coletar atributos (variáveis independentes ou X) com poder preditivo:

    • Exemplo 1 - Padrões de compra antes do churn.
    • Exemplo 2 - Número de parcelas em atraso antes do default de um empréstimo.
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Formato de dados em aprendizado supervisionado

  • Matriz X por N+1:
    • X número de observações (cliente, fornecedor, produto)
    • N + 1 número de colunas (N atributos + 1 variável alvo)
Atributo 1 Atributo 2 ... Atributo N Alvo Y
11 21 N1 Y1
12 22 N2 Y2
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Aprendizado não supervisionado

Colete dados de uso ou compra e rode um modelo para identificar grupos homogêneos, ou seja, clusters/segmentos:

  • Exemplo 1 - segmentação de clientes por compras de produtos.
  • Exemplo 2 - segmentação de produtos para bundling
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Formato de dados em aprendizado não supervisionado

  • Matriz X por N:
    • X número de observações (cliente, fornecedor, produto)
    • N número de colunas (N atributos)
  • Uma lista de variáveis independentes (atributos) em colunas separadas para cada observação
Atributo 1 Atributo 2 ... Atributo N
11 21 N1
12 22 N2
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Vamos praticar!

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