Обучение с учителем: качество модели

Постановка задачи

Интернет-магазин "В один клик" столкнулся со снижением активности покупателей и ищет пути для её увеличения. Задача проекта — разработать и внедрить модель машинного обучения для прогнозирования снижения покупательской активности на основе данных о покупательском поведении и финансовой активности.

Цель исследования

Разработать модель машинного обучения для прогнозирования вероятности снижения активности постоянных клиентов на следующие три месяца и предложить персонализированные стратегии удержания.

Данные и подход

• Использованы четыре файла с данными: market_file.csv, market_money.csv, market_time.csv, money.csv.
• Проведена загрузка и первичный обзор данных, устранены ошибки и дубликаты.
• Объединены таблицы в единый датафрейм для анализа и моделирования.

Модель и результаты

• Проведена предобработка данных и обучение модели с использованием пайплайнов и GridSearchCV.
• Лучшая модель: SVC с ядром RBF, метрика ROC-AUC показала высокий результат.
• Определены наиболее значимые признаки: количество страниц за визит, акционные покупки, время на сайте.

Сегментация и рекомендации

• Проведена сегментация клиентов для выявления групп с высокой вероятностью снижения активности.
• Разработаны персонализированные предложения и улучшения для повышения активности: улучшение пользовательского интерфейса, стимулирование акционных покупок.

Заключение

Использование машинного обучения и сегментации клиентов позволило выявить ключевые факторы снижения активности и разработать персонализированные стратегии для её увеличения. Эти результаты помогут "В один клик" улучшить взаимодействие с клиентами и повысить прибыльность.