Акция «Медовые бананы»

В качестве примера рассмотрим результаты сегментации акции раздачи бананов «на пробу» покупателям, которые похожи на целевую аудиторию.

Расчет прибыльности акции в отношении каждого покупателя обсуждался в предыдущей статье, тут мы обсудим полученное дерево решений (нажмите для просмотра).

Во-первых, нужно отметить, что в данном случае было всего 700 наблюдений, что привело к небольшому количеству статистически достоверных веток дерева (см. намного более «развесистые» деревья в кейсе «Видеопрокат»).

Тем не менее, они есть, и даже выявился прибыльный сегмент R1 - покупатели, которые за месяц купили более чем на 848 рублей товаров со словом "ГР" (фасованных товаров с указанием граммов, их хорошо видно на рисунке). Видимо, такое поведение противопоставлено небольшим объемам покупок, а также покупке товаров в основном в милилитрах.

В этом сегменте оказалось 140 наблюдений со средней прибыльностью +0.4 рубля, при том, что средняя прибыльность в корневом сегменте отрицательна и равна -1.65 (9 наблюдений из 700 были сразу отброшены как нетипичные - их прибыльность отклонялась от среднего более чем на 3 стандартных отклонения).

Внутри сегмента R1 достоверных сегментов не обнаружено из-за высоких статистических отклонений на малом количестве наблюдений.

Среди остальных покупателей (сегмент R0), тем не менее удалось обнаружить достоверные сегменты тех, кто покупал товары со словом «Яйцо» в середине января, однако, они все же не дотянули до прибыльности.

Все вычисления проводились с минимальной доверительной вероятностью 90%, что при небольшой статистике данных о покупателях привело к дереву решений с небольшим количеством узлов.

В порядке эксперимента, можно отключить проверку статистической достоверности, тогда дерево будет намного более развесистым (нажмите для просмотра), что демонстрирует возможности программы, но не несет достоверных сведений о покупателях.