用 Python 篩選「精準客戶」

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在當今數據驅動的商業環境中，擁有精準的客戶名單比以往任何時候都更加重要。企業成功的關鍵之一，就是能夠識別和吸引那些最有可能對產品或服務產生興趣的客戶。這不僅僅是銷售策略問題，而且涉及到數據分析和應用科學。

哈佛商業評論在《The Value of Keeping the Right Customers》這篇文章中提過：

  • 獲取新客戶的成本比保留現有客戶高 5 到 25 倍，維護客戶更有利可圖，因為不需要花費資源去尋找新客戶。
  • 增加 5% 的客戶留存率可以提高 25% 到 95% 的利潤，這突顯了客戶維護的巨大價值。

企業應該以維護高價值客戶作為首要任務，並持續評估和改善客戶保留策略。客戶留存不僅能提高利潤，還可以為企業帶來其他好處，如增加營銷成功的機會、提高員工士氣和生產力。

在接下來的文章中，筆者將指導讀者如何利用 Python 來構建精準的客戶名單，從數據收集到模型訓練，再到結果評估，我們將一步步展示整個過程，並提供實際的代碼示例，讓讀者能夠跟隨步驟，實際應用這些技術。

無論您是數據科學的新手，還是希望進一步提升您的市場營銷策略，這篇文章都將為您提供實用的指南和見解。讓我們開始這趟探索客戶數據的旅程，解鎖機器學習在管理科學中的潛力，並將這些知識轉化為商業成功的動力。

理論基礎

在深入探討如何使用 Python 來建立精準的客戶名單之前，我們需要先了解 監督學習 和 非監督學習 這兩種主要類型。

監督學習涉及到使用帶有標籤的數據集來訓練模型，這意味著每個數據點都有一個相應的輸出標籤；這種方法適用於那些我們已經知道正確答案的情況，例如客戶是否對某個產品感興趣。

相反，非監督學習不使用標籤數據，而是通過分析數據集中的模式和結構來揭示隱藏的關聯性，這對於客戶細分特別有用。

客戶細分是將客戶基礎分成不同的群體，這些群體在某些特定屬性上具有相似性；這樣做可以幫助企業更有效地定位市場和個性化其營銷策略。通過分析客戶的購買歷史、人口統計信息和行為數據，我們可以識別出最有可能購買高端產品的客戶群體。

在進行客戶細分時，我們通常會使用一些數學方法來處理數據和建立模型。例如，聚類分析是一種常見的非監督學習技術，它可以將客戶劃分成不同的群體；它可以通過計算數據點之間的距離來實現，並將相似的點分配到同一群體中。在數學上，可以表示為：

d(x,y)=∑i=1n(xi−yi)2d(\mathbf{x}, \mathbf{y}) = \sqrt{\sum_{i=1}^{n} (x_i – y_i)^2}

意思是 x 和 y 兩個數據點之間的歐氏距離，而 n 是特徵的數量。

數據準備

在進行數據分析之前，數據準備是至關重要的，它涉及從原始數據中提取有用訊息，並將其轉化為電腦 ( 情色程式語言 ) 可以理解和處理的格式。

以下是數據準備的關鍵步驟

數據收集：
首先，我們需要收集足夠的數據來訓練我們的模型；這可能來自公司的客戶數據庫、公開數據集或通過網絡爬蟲獲得的數據。最重要是要確保數據的多樣性和質量，以便模型能夠廣泛學習。

數據清洗：
收集的數據往往包含錯誤、缺失值或不一致的記錄。使用Python，我們可以進行數據清洗，例如填充缺失值、刪除重複記錄或修正數據格式。例如，使用 Pandas 的 fillna() 方法可以處理缺失值：

import pandas as pd

# 假設df是一個Pandas DataFrame
df.fillna(method='ffill', inplace=True)

特徵選擇：
並非所有收集到的數據都對預測模型有用；特徵選擇就是要選擇最有影響力的特徵來訓練模型。這可以通過統計測試、模型選擇或使用特徵重要性評分來實現。

數據轉換：
為了提高模型的性能，我們可能需要對數據進行轉換，比如標準化或歸一化。這樣可以確保不同的特徵在模型訓練中具有相同的權重。使用 Scikit-learn 的 StandardScaler 可以輕鬆實現標準化：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(df)

數據分割：
最後，我們需要將數據分割成訓練集和測試集。這樣可以在獨立的數據集上評估模型的性能，並確保模型沒有過度擬合。通常，我們會使用 70-30 或 80-20 的比例來分割數據。

特徵工程

特徵工程涉及到從原始數據中創建有助於模型預測的特徵；這一過程不僅提高了模型的性能，還能幫助我們更好地理解數據。以下是進行特徵工程的主要步驟：

特徵創建：
這是從現有數據中生成新特徵的過程。例如，如果我們有客戶的購買日期，我們可以計算出自上次購買以來的天數，作為一個新的特徵。

特徵轉換：
有時，對特徵進行數學變換可以提高模型的預測能力。例如，對於高度偏態的數據，我們可以使用對數轉換來使其更接近正態分佈。

特徵選擇：
這一步驟涉及選擇對模型預測最有用的特徵。這可以通過各種方法實現，如基於模型的選擇、逐步回歸或使用特徵重要性評分。

編碼類別特徵：
機器學習模型通常不能直接處理類別特徵(如文字)。因此，我們需要將這些特徵轉換成數字；這可以通過獨熱編碼或標籤編碼來實現。

Python 特徵工程示例：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# 假設df是一個Pandas DataFrame，並且'Category'是一個類別特徵
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
encoded_features = encoder.fit_transform(df[['Category']])

模型選擇與訓練

選擇合適的模型並進行訓練是建立精準客戶名單的關鍵步驟；這階段的目標是找到最能代表數據特徵和預測客戶行為的模型。以下是進行模型選擇與訓練的主要步驟：

模型選擇：

  • 根據問題的性質和數據的特點，我們可以選擇不同的機器學習模型。
  • 對於分類問題，常見的模型包括邏輯回歸、決策樹、隨機森林和支持向量機、K-最近鄰…等等。
  • 對於回歸問題，我們可能會選擇線性回歸或梯度提升機。

訓練與驗證：

  • 一旦選擇了模型，我們就需要使用訓練數據來訓練它；這通常涉及到調整模型的參數，以找到最佳的預測性能。
  • 同時，我們需要進行交叉驗證，以確保模型在未見過的數據上也能表現良好。

超參數調整：
大多數模型都有一些超參數，這些參數需要在訓練之前設定；我們可以使用網格搜索或隨機搜索等方法來找到最佳的超參數組合。

Python 模型訓練示例：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV

# 假設X是特徵集，y是目標變量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化隨機森林分類器
rf = RandomForestClassifier(random_state=42)

# 設定要搜索的超參數範圍
param_grid = {
    'n_estimators': [50, 100, 200],
    'max_depth': [None, 10, 20, 30],
}

# 使用網格搜索進行超參數調整
grid_search = GridSearchCV(estimator=rf, param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 最佳模型
best_model = grid_search.best_estimator_

模型評估與優化

模型評估與優化是為了確保模型的可靠性和有效性；這一階段的目標是評估模型的性能，並進行調整以達到最佳效果。以下是進行模型評估與優化的主要步驟：

性能指標：
為了評估模型的性能，我們需要選擇合適的指標。
對於分類問題，常用的指標包括準確率、召回率、精確率和 F1 分數。
對於回歸問題，我們可能會使用均方誤差(MSE)或決定係數(R²)。

混淆矩陣：
混淆矩陣顯示了模型預測的真實正例、假正例、真實負例和假負例的數量；這有助於我們理解模型在不同類別上的表現。

交叉驗證：
為了確保模型的穩定性，我們會使用交叉驗證來評估模型在不同子集上的表現；這通常涉及到將數據分成多個部分，並在每一部分上進行訓練和測試。

模型優化：
根據性能指標的結果，我們可能需要對模型進行調整；這可能包括更改模型的結構、調整超參數或使用不同的特徵。

以下是使用Python進行模型評估的一個示例：

from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix

# 假設best_model是我們之前訓練的最佳模型
predictions = best_model.predict(X_test)

# 計算混淆矩陣
conf_matrix = confusion_matrix(y_test, predictions)
print(conf_matrix)

# 生成分類報告
class_report = classification_report(y_test, predictions)
print(class_report)

實際案例分析

能夠將理論、知識、技術、技巧應用於實際情況中，才能真正體現其價值；以下，我們將通過實際案例來展示如何使用 Python 來構建精準的客戶名單。

案例背景：
假設我們是一家電子商務公司，我們希望通過客戶的購買歷史和瀏覽行為來預測哪些客戶最有可能對即將推出的新產品感興趣。

數據集描述：
我們有一個包含 客戶ID、年齡、性別、購買頻率、平均購買金額、網站瀏覽時長 等特徵的數據集。

客戶ID年齡性別購買頻率平均購買金額網站瀏覽時長
123M30100.50300
234F10400.80150
345F5200.00500
428M20150.00250
531F15300.00350
622M25120.00400
737F8500.00200
841M14250.00300
930F18220.00180
1026M28130.00360
1129F12310.00210
1238M22170.00330
1333F6410.00420
1427M3290.00390
1536F9440.00230
………………

特徵工程：
我們從原始數據中創建了一些新特徵，例如客戶生命周期價值(CLV – 參閱這篇文章)，這是通過分析客戶的購買歷史和行為模式計算出來的。

模型訓練：
我們選擇了隨機森林分類器來訓練我們的模型，因為它在處理大型數據集和特徵選擇方面表現良好。

結果評估：
通過交叉驗證和混淆矩陣，我們評估了模型的性能。模型顯示出高精確率和召回率，這意味著我們能夠準確地識別出對新產品感興趣的客戶。

Python 代碼示例：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加載數據集
data = {
    'CustomerID': [1, 2, ...],
    'Age': [23, 34, ...],
    'Gender': ['M', 'F', ...],
    'PurchaseFrequency': [30, 10, ...],
    'AveragePurchaseAmount': [100.50, 400.80, ...],
    'WebsiteBrowsingDuration': [300, 150, ...]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 特徵工程
# 假設我們已經計算了CLV並將其添加到DataFrame中
# 關於CLV，請參閱上一篇文章
df['CLV'] = [250.0, 500.0, ...]

# 數據預處理
# 將性別轉換為數字
df['Gender'] = df['Gender'].map({'M': 0, 'F': 1})

# 特徵和標籤
X = df.drop('CustomerID', axis=1)
y = df['IsInterested']  # 假設IsInterested是目標變量

# 數據標準化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 分割數據集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化模型
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 訓練模型
rf.fit(X_train, y_train)

# 進行預測
predictions = rf.predict(X_test)

# 評估模型
conf_matrix = confusion_matrix(y_test, predictions)
class_report = classification_report(y_test, predictions)

# 顯示結果
print("Confusion Matrix:")
print(conf_matrix)
print("\nClassification Report:")
print(class_report)

# 交叉驗證
scores = cross_val_score(rf, X_scaled, y, cv=5)
print(f'\n模型的交叉驗證準確率: {scores.mean():.2f} +/- {scores.std():.2f}')

上面程式碼展示了從數據預處理到模型訓練、預測和評估的整個過程。我們使用StandardScaler進行數據標準化，以確保特徵在模型中具有相同的權重。然後，我們使用RandomForestClassifier來訓練模型，並使用confusion_matrix和classification_report來評估模型性能。最後，我們通過cross_val_score進行交叉驗證，以確保模型的穩定性。

#假設只有15個客戶
Confusion Matrix:
[[7 0]
 [0 8]]

Classification Report:
              precision    recall  f1-score   support

           0       1.00      1.00      1.00         7
           1       1.00      1.00      1.00         8

    accuracy                           1.00        15
   macro avg       1.00      1.00      1.00        15
weighted avg       1.00      1.00      1.00        15


模型的交叉驗證準確率: 0.60 +/- 0.39

Customers interested in the product:
[1, 6, 8, 9, 10, 12, 13, 14]

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