Ik doe klantsegmentatie en analyse met machine learning


Over deze dienst
Automatische vertaling
Niet alle klanten zijn gelijk, maar zonder segmentatie behandel je ze alsof ze dat wel zijn. Ik groepeer je klantenbestand met K-Means op basis van RFM (Recency, Frequency, Monetary) kenmerken, zodat je precies weet wie je high-value kopers zijn, wie wegdrijven, en wie opnieuw betrokken moet worden.
Ik heb dit gedaan met meer dan 2.240 klantrecords, waarbij ik 4 verschillende gedragssegmenten heb geïdentificeerd met gevisualiseerde uitgavenverdelingen, en deze vertaald naar concrete marketingstrategieën die de relevantie van campagnes naar schatting met 30% hebben verbeterd.
Wat ik lever
- RFM-kenmerken maken van je ruwe transactiegegevens
- Elbow-methode voor geoptimaliseerde K-Means clustering (juiste aantal clusters, automatisch)
- Gelabelde segmentprofielen: high-value, risicovol, inactief, nieuw
- Meer dan 6 visualisaties met Seaborn/Matplotlib van uitgaven per segment
- Marketingstrategie-aanbevelingen voor elk segment (geschreven rapport)
- Schoon Python-notebook + CSV-export van gelabelde klanten
Vereisten voor de koper
- Transactiegegevens met minimaal: klant-ID, datum, orderwaarde (CSV/Excel)
- Geschatte aantal klanten / records <li Zoek je een geschreven strategie-rapport per segment?
- Heb je de gelabelde CSV nodig voor import in je CRM?
Maak kennis met ADITYA JADKAR
AIML Engineer and Data Scientist
- Afkomstig uitIndia
- Lid sindsapr 2026
- Gem. reactietijd7 uur
Talen
Engels, Hindi
Automatische vertaling
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke gegevens moet ik verstrekken?
Een transaction CSV met klant ID, aankoopdatum en orderbedrag is alles wat je nodig hebt. Ik regel de rest.
Hoeveel segmenten krijg ik?
Meestal 4 tot 6 betekenisvolle clusters, automatisch bepaald met de elbow-methode op jouw data.
Kan ik dit gebruiken met Mailchimp/Klaviyo/HubSpot?
Ja — ik exporteer een gelabelde CSV die je direct kunt importeren in elk e-mail- of CRM-platform.

