Сегментация обычно делается руками: новые и старые, платящие и бесплатные, по каналу привлечения. Такие деления удобны для отчёта, но отражают представления аналитика, а не структуру поведения.
Алгоритмы группировки решают другую задачу: они находят скопления похожих пользователей по множеству признаков сразу, не спрашивая, какие деления мы считаем правильными. Регулярно обнаруживаются группы, которых не было в гипотезах, — например, люди с одинаковым сценарием использования, но совершенно разными источниками и профилями.
Ловушек здесь две. Первая — результат сильно зависит от выбора признаков и от того, как они приведены к общей шкале: подсунете суммы в одном столбце и количества в другом, получите группировку по деньгам и ничего больше. Вторая — число групп задаёт человек, и его легко подогнать под желаемую картину.
Поэтому такие результаты стоит считать не выводом, а гипотезой: они хороши, когда группам удаётся дать понятные имена 💡
AI в Аналитике
@ai_analytics_ru_n1k
Сегментация обычно делается руками: новые и старые, платящие и бесплатные, по каналу привлечения. Такие делени
Этот пост опубликован в Telegram-канале AI в Аналитике. Подписаться можно по ссылке: @ai_analytics_ru_n1k.