Este artigo apresenta uma análise detalhada de um projeto de clusterização de dados de clientes, visando a segmentação de perfis de compra para direcionar estratégias de marketing personalizado. Os dados foram analisados com base nas métricas de Recência, Frequência e Ticket Médio, utilizando modelos de clusterização como K-Means, Clusterização Hierárquica Aglomerativa e Mistura de Gaussianas. A escolha do modelo final, perfis dos grupos de clientes e próximos passos são discutidos em detalhes.

Análise de Clusterização de Dados de Clientes

Neste artigo, vamos explorar uma análise detalhada de um projeto de clusterização (ou segmentação) de clientes, utilizando seus dados históricos de compras. O objetivo é agrupar os clientes em segmentos com comportamentos similares, para que ações de marketing personalizadas possam ser direcionadas.

  • Clusterização de clientes: entendendo o comportamento dos consumidores por meio de seus dados de compras
  • Segmentação de clientes: estratégia para direcionar ações de marketing personalizadas
  • Utilização de dados históricos de compras: análise de recência, frequência e ticket médio para compreender o comportamento dos clientes

Preparação dos Dados

O primeiro passo realizado na análise foi uma inspeção inicial dos dados por meio de estatísticas descritivas e identificação de outliers. Foi observado que as métricas de Frequência e Ticket Médio possuíam valores muito extremos que poderiam distorcer a análise. Por exemplo, o ticket médio máximo era de R$4.450,00, muito acima da mediana de R$24,00.

  • Inspeção inicial dos dados: identificação de valores extremos que podem afetar a análise
  • Identificação de outliers: compreendendo a distribuição das métricas de Frequência e Ticket Médio
  • Desafios na análise: ticket médio máximo muito acima da mediana, impacto na interpretação dos dados

Tratamento de Outliers e Padronização

Para lidar com esses outliers, uma abordagem de clipping foi aplicada para limitar os valores máximos com base na distribuição das próprias variáveis. Foi utilizado como limite o valor do percentil 95% de cada métrica. Em seguida, uma padronização das variáveis foi realizada por meio da remoção da média e escalonamento para variância unitária.

  • Abordagem de clipping: limitação dos valores máximos com base na distribuição das variáveis
  • Padronização das variáveis: remoção da média e escalonamento para variância unitária
  • Métodos de tratamento: aplicação de clipping com base no percentil 95% de cada métrica, padronização das variáveis para análise comparativa

Modelo K-Means

O algoritmo K-Means foi o primeiro modelo aplicado aos dados. Como esse é um modelo de clusterização por partição, o número de grupos (k) desejado precisa ser definido previamente. O método do cotovelo, análise de silhueta e índice Davies-Bouldin foram utilizados para avaliar e comparar soluções com diferentes valores de k. Todas as métricas convergiram para uma sugestão de 4 clusters.

  • Algoritmo K-Means: aplicação do modelo de clusterização por partição
  • Definição do número de grupos: necessidade de definir previamente o número de clusters desejado
  • Avaliação do modelo: utilização de métodos como o cotovelo, análise de silhueta e índice Davies-Bouldin para comparar soluções com diferentes valores de k

Análise Visual dos Segmentos de Clientes

Ao analisar visualmente os segmentos de clientes por meio de um gráfico 3D, com as dimensões representando Recência, Frequência e Ticket Médio, foram identificados quatro grupos distintos. Esses grupos foram visualmente representados de acordo com suas características específicas.

  • Utilização de gráfico 3D para representar Recência, Frequência e Ticket Médio dos clientes
  • Identificação de quatro grupos distintos de clientes
  • Visualização das características específicas de cada grupo

Clusterização Hierárquica Aglomerativa

Foi testado um modelo de Clusterização Hierárquica Aglomerativa (HAC) com base nas métricas de avaliação, resultando em quatro clusters definidos. O plot 3D dos grupos formados pela HAC apresentou segmentos similares ao K-Means, com algumas diferenças pontuais.

  • Utilização de Clusterização Hierárquica Aglomerativa (HAC) como modelo de análise
  • Definição de quatro clusters com base nas métricas de avaliação
  • Identificação de segmentos similares ao K-Means, com pequenas diferenças

Mistura de Gaussianas (GMM)

Foi aplicado um modelo de Mistura de Gaussianas (GMM) utilizando o Critério de Informação Bayesiano (BIC) como métrica de avaliação do número de componentes. O GMM resultou em diferentes quantidades de clusters, sendo que a escolha final foi baseada na clareza e interpretabilidade dos segmentos.

  • Aplicação de Mistura de Gaussianas (GMM) como modelo de análise
  • Utilização do Critério de Informação Bayesiano (BIC) como métrica de avaliação
  • Escolha do número de clusters baseada na clareza e interpretabilidade dos segmentos

Modelo Final Escolhido

Após a comparação visual e análise das métricas de todos os modelos, o K-Means com 4 clusters foi escolhido como o modelo final para representar os segmentos de clientes. Essa escolha baseou-se em diversos critérios, incluindo a coesão e separação dos grupos, concordância com os clusters da HAC, métricas de avaliação sólidas e facilidade de interpretação dos grupos.

  • Escolha do K-Means com 4 clusters como modelo final para representar os segmentos de clientes
  • Baseamento da escolha em critérios como coesão e separação dos grupos, concordância com os clusters da HAC, métricas de avaliação sólidas e facilidade de interpretação dos grupos

Perfis dos Grupos de Clientes

Com base no modelo K-Means final, é possível derivar perfis específicos para cada grupo de clientes. Esses perfis podem ser utilizados para direcionar ações personalizadas de marketing e relacionamento com cada segmento de clientes identificado.

  • Derivação de perfis específicos para cada grupo de clientes baseados no modelo K-Means final
  • Utilização dos perfis para direcionar ações personalizadas de marketing e relacionamento

Identificação dos Grupos de Clientes

A segmentação de clientes é essencial para direcionar estratégias de marketing e relacionamento de forma personalizada. A identificação de quatro grupos distintos de clientes permitirá ações mais efetivas e direcionadas.

  • Grupo 1: Altos compradores valiosos, com ticket médio muito alto, porém variável em frequência e recência de compras.
  • Grupo 2: Compradores ocasionais inativos, com recência alta e baixa frequência e ticket médio de compras.
  • Grupo 3: Compradores frequentes moderados, com baixa recência e ticket médio variável.
  • Grupo 4: Novos clientes em avaliação, com recência e frequência baixas e ticket médio variável.

Ação para Cada Grupo de Clientes

Cada grupo de clientes requer ações específicas para melhorar o relacionamento e impulsionar as vendas. As estratégias de retenção, reativação e aumento de ticket médio serão fundamentais para atender às necessidades de cada segmento.

  • Grupo 1: Foco em estratégias de retenção e recuperação, com ofertas personalizadas por canais privilegiados.
  • Grupo 2: Ofertas atraentes para reativar e incentivar o aumento de frequência futura, comunicação para fortalecer relacionamento.
  • Grupo 3: Aumento do ticket médio com ofertas de maior valor agregado para compradores assíduos.
  • Grupo 4: Ações padrão de boas-vindas e avaliação do comportamento inicial antes de personalizar muito.

Conclusões e Próximos Passos

A análise de clusterização resultou em quatro grupos sólidos de perfis de clientes, permitindo ações personalizadas de marketing e relacionamento. Os próximos passos envolvem a aplicação prática desses agrupamentos, a definição de estratégias específicas para cada grupo e a mensuração do impacto das ações.

  • Sumarizar e apresentar os perfis para as áreas de negócio.
  • Definir estratégias específicas para cada grupo de clientes.
  • Mensurar o impacto das ações em termos de receita e satisfação.
  • Retroalimentar os modelos com novos dados.

Análise Adicional e Utilização do Modelo K-Means

Além das ações imediatas, a análise adicional e a utilização contínua do modelo K-Means podem aprimorar ainda mais as estratégias de personalização e relacionamento com os clientes.

  • Investigar a inclusão de novas variáveis no modelo para enriquecer a segmentação.
  • Testar técnicas de clusterização mais avançadas para refinamento do modelo.

Conclusão

A análise de clusterização resultou em 4 grupos sólidos de perfis de clientes identificados via K-Means, permitindo o direcionamento de ações personalizadas de marketing e relacionamento. Os próximos passos incluem a utilização desses agrupamentos na prática para sumarizar e apresentar os perfis para as áreas de negócio, definir estratégias específicas para cada grupo de clientes, mensurar o impacto das ações e retroalimentar os modelos com novos dados.