Menu
the REFERENCE

Algoritmische klantensegmentatie

Krijg een gedetailleerd overzicht van de meest specifieke groepen binnen uw klantenbestand
Een klantensegmentatie wordt vandaag vaak rechtlijnig uitgevoerd: één enkele parameter zoals klantenfrequentie, prijsgevoeligheid of gezinssamenstelling bepaalt het algemene onderscheid tussen bepaalde klantenclusters. Bij een doorgedreven algoritmische segmentatie-oefening wordt er rekening gehouden met elk van de karakteristieken die het kleinste verschil in klantengedrag kunnen verklaren. Dat is de sterkte van data en dan zie je de 'magie' in werking. 

Hoe krijgen we dat voor elkaar?

Unsupervised clustering is een algoritmische techniek die ons in staat stelt de meest specifieke klantengroepen in uw berg aan klantendata op te sporen. Voor deze methode hebben we een set van kenmerken nodig die bepalend zijn voor het verschil in gedrag onder uw consumenten. Daarom vinden we het van cruciaal belang om deze stap van het proces in nauwe samenwerking met het management uit te voeren. Nadat het algoritme toegepast wordt op de verzamelde data, is de laatste uitdaging het geven van de juiste uitleg aan elk van de gegenereerde clusters.

Geïnteresseerd om te weten welke soorten klanten verborgen zitten in uw klantenbestand?

CONTACTEER HET DATA TEAM

Diensten
  • Data
  • Algorithmic customer segmentation
top
more than digital
The Reference is niets zonder haar klanten. Melexis is een beursgenoteerde wereldspeler in de halfgeleider- en sensorenindustrie. We hielpen Melexis de toekomstige groei van het bedrijf te faciliteren door het merk te vernieuwen, de volledig nieuwe corporate website te bouwen en de exploitatie van de online kanalen vorm te geven. Lees meer over deze klant.