Cara Membangun Segmentasi Konsument Fase III: Penyajian Model

Ini adalah bagian dari rangkaian tulisan Membuat Solusi Segmentasi Pelanggan dengan Alibaba Cloud. Rangakaian tulisan ini dibuat oleh Bima Putra Pratama, Data Scientist - DANA Indonesia.

Untuk melihat tulisan lain dari rangkaian tulisan ini, kunjungi halaman ini.
Untuk melihat langkah sebelumnya, klik di sini.

Nilai RFM pelanggan dapat berubah dalam satu periode ke periode yang lain. Itu artinya kita harus bisa menggunakan lagi model yang sudah di buat untuk memprediksi segmen dari pelanggan dengan data-data yang baru.
Segmentasi bisa menjadi tugas yang sulit jika kita melakukannya secara manual. Sehingga kita akan menerapkan dan membuat proses segmentasi secara otomatis yang berjalan sekali dalam sehari. Gambar di bawah merangkum langkah untuk menyajikan model.

Kita mulai dengan memasukkan data harian ke dalam OSS dan kemudian menggunakan layanan DataWorks untuk mentransfer data tersebut dari OSS ke MaxCompute. Setelah itu, kita bersihkan dan ubah data tersebut menjadi bentuk RFM yang sama seperti sebelumnya.
Kemudian kita membuat eksperimen baru sebagai komponen PAI. Dalam percobaan ini, kita melakukan proses rekayasa variabel yang sama seperti Transformasi Log dan Standardisasi. Tetapi kita menggunakan parameter standar yang kita simpan selama proses pelatihan.
Selanjutnya, kita menggunakan komponen prediksi menggunakan model RFM yang telah dibuat sebelumnya untuk memprediksi data baru kita. Kita kemudian menggabungkan hasil segmen dengan parameter asli dan menyimpannya ke dalam tabel MaxCompute.
Setelah itu, kita membuat komponen SQL untuk memberi label pelanggan kita dengan nama segmen masing-masing. Kemudian hasilnya akan di kirim kembali ke OSS dengan ekstensi csv dengan membuat komponen Data Integration. Gambar di bawah ini menunjukkan proses yang di kerjakan di DataWorks dan juga PAI eksperimen.

Terakhir, DLA akan digunakan untuk menghubungkan file di OSS dengan visualisasi software seperti tableau. Sehingga kita dapat mempresentasikan hasil segmentasi kepada tim bisnis untuk di monitor dan juga di gunakan. Gambar berikut menunjukan dashboard segmentasi yang di buat di Tableau.

Kesimpulan
Sebagai kesimpulan, kita telah mengidentifikasi bahwa terdapat lima segmen dari seluruh pelanggan kita. Nama segmen ini adalah loyalist, potential, churn, potential loss, dan loss. Sehingga tim bisnis dapat membuat desain dan melakukan strategy marketing yang berbeda untuk setiap segmen yang ada.
Dalam proses ini, kita juga belajar tentang bagaimana menggabungkan berbagai Produk Alibaba Cloud untuk membuat machine learning proses dari awal hingga akhir dan juga penerapan nya untuk bisnis.

Untuk melihat langkah pertama, klik di sini.
Untuk melihat langkah sebelumnya, klik di sini.
Untuk melihat tulisan lainnya, klik di sini.

Community

Cara Membangun Segmentasi Konsument Fase III: Penyajian Model

Read previous post:

Read next post:

Alibaba Cloud Indonesia

You may also like

Comments

Alibaba Cloud Indonesia

Related Products

MaxCompute

OSS(Object Storage Service)

Hologres

Data Lake Analytics