Data & analytics, ML Libraries, AI
K-means clustering: performant ML algoritme voor klantsegmentatie
In onze blogreeks “Effectief, snel en relevant AI inzetten op je eigen data” nemen we populaire ML libraries onder de loep. In deze blog bekijken we K-means clustering, een doeltreffend machine learning algoritme dat veel wordt toegepast voor klantsegmentatie.
|
AI vs. ML: een snelle introductie
|
Wat is K-means clustering?
K-means clustering is een veelgebruikt unsupervised machine learning algoritme dat wordt ingezet om groepen of clusters te identificeren binnen een dataset.
Het algoritme verdeelt data automatisch in een vooraf bepaald aantal groepen (de 'k' in K-means), waarbij elk datapunt wordt toegewezen aan het cluster met het dichtstbijzijnde gemiddelde. Dit maakt het mogelijk om onderliggende patronen te ontdekken, zoals klantsegmenten, gebruikersgedrag of productcategorieën.
K-means clustering is vooral populair bij marketinganalyses, klantensegmentatie en het identificeren van doelgroepen, omdat het snel en efficiënt inzicht biedt in de samenstelling van grote datasets.
Voordelen van K-means clustering
- K-means clustering wordt gebruikt om klanten automatisch te groeperen op basis van overeenkomende kenmerken, zoals aankoopgedrag, demografische gegevens of interesses
- het algoritme verdeelt alle klanten in een vooraf bepaald aantal segmenten, waardoor elk klantsegment bestaat uit personen met vergelijkbare eigenschappen of behoeften
- door klantsegmentatie met K-means kunnen bedrijven gerichter marketingcampagnes opzetten, producten en diensten personaliseren en de klanttevredenheid verhogen
- het proces is efficiënt en schaalbaar, waardoor het toepasbaar is op zeer grote datasets zonder veel rekenkracht of handmatig werk
- K-means clustering helpt bij het ontdekken van onverwachte patronen of nieuwe marktsegmenten die anders verborgen zouden blijven
OQuila project: K-means clustering in de praktijk
De marketingafdeling van een van onze retailklanten stond voor de uitdaging om te bepalen welke klant welk type communicatie het best kon ontvangen. Dit was cruciaal voor gerichte marketingcampagnes, zoals het heractiveren van klanten en het versturen van gepersonaliseerde e-mails of catalogi.
Daarnaast wilden ze inzicht krijgen in klantgedrag: wie zijn de trouwe klanten, wie de sporadische kopers, en wie bevindt zich in de gevarenzone van mogelijke uitstroom?
De klassieke aanpak (het filteren en analyseren van lijsten op basis van criteria zoals tijd sinds laatste aankoop of besteed bedrag) bleek te veel variatie te vertonen, waardoor het moeilijk was om duidelijke grenzen te trekken tussen de klantgroepen.
Door de resultaten van een RFM-analyse (Recency, Frequency, Monetary) op transactiedata te combineren met K-means clustering, konden we het optimale aantal klantclusters bepalen, en elke klant automatisch toewijzen aan de juiste groep. Aan elk cluster werd vervolgens een profiel toegekend, zoals trouwe klanten, eenmalige kopers of at-risk customers.
Zo kon het segment van churners gericht worden aangesproken met een specifieke actie, met een duidelijk meetbaar positief effect op zowel omzet als marge.
Conclusie
K-means clustering biedt een krachtige en flexibele methode om klantensegmentatie in de retail- en distributiesector effectief toe te passen.
Door klanten te groeperen op basis van hun gedrag en kenmerken, kunnen bedrijven hun marketing en communicatie veel gerichter en persoonlijker maken.
Dit leidt niet alleen tot een hogere klanttevredenheid, maar ook tot een efficiëntere inzet van middelen en een beter bedrijfsresultaat.
K-means helpt bovendien bij het ontdekken van nieuwe kansen en het snel inspelen op veranderende klantbehoeften, waardoor organisaties wendbaarder en succesvoller worden in een competitieve markt.
Rebekka Van Acker
CEO OQuila
.jpg)
