Basic
3 000 ₽
- checkRFM-сегментация
- check4–6 клиентских сегментов
- checkКраткий отчёт + рекомендации
RFM/ML-сегментация пользователей + рекомендации по маркетингу
Сделаю для Вас сегментацию пользователей на основе ваших данных, помогу выявить ценные сегменты клиентов
Ruslana Komarova
566 просмотров
Об этой услуге
Кратко собрали состав работ, условия, сроки и вводные данные, которые понадобятся для старта.
Проанализирую поведение клиентов, выделю ключевые сегменты и помогу понять, какие именно группы приносят максимальную ценность вашему бизнесу.
Вы получите:
• Чёткую RFM / поведенческую сегментацию клиентов
• Выявление ценных сегментов (лояльные, новые, потерянные, VIP, промо-зависимые и др.)
• Подробный профиль каждого сегмента: частота покупок, средний чек, товары/услуги, сезонность, каналы оплаты
• Прикладные рекомендации по маркетингу:
— какие кампании запустить для удержания
— какие акции работают для конкретных групп
— где теряются клиенты и как вернуть их воронку
• Интерактивные дашборды / PDF-отчёт со всеми выводами
• (По запросу) подготовка данных и создание ML-кластеризации (KMeans, GMM) для более сложных сегментов
Я помогу вам:
— Повысить продажи за счёт точечных предложений
— Увеличить удержание клиентов
— Оптимизировать маркетинговый бюджет
— Понять реальное поведение клиентов, а не опираться на догадки
Работаю как с небольшими интернет-магазинами, так и с компаниями с миллионами транзакций.
Вы получите:
• Чёткую RFM / поведенческую сегментацию клиентов
• Выявление ценных сегментов (лояльные, новые, потерянные, VIP, промо-зависимые и др.)
• Подробный профиль каждого сегмента: частота покупок, средний чек, товары/услуги, сезонность, каналы оплаты
• Прикладные рекомендации по маркетингу:
— какие кампании запустить для удержания
— какие акции работают для конкретных групп
— где теряются клиенты и как вернуть их воронку
• Интерактивные дашборды / PDF-отчёт со всеми выводами
• (По запросу) подготовка данных и создание ML-кластеризации (KMeans, GMM) для более сложных сегментов
Я помогу вам:
— Повысить продажи за счёт точечных предложений
— Увеличить удержание клиентов
— Оптимизировать маркетинговый бюджет
— Понять реальное поведение клиентов, а не опираться на догадки
Работаю как с небольшими интернет-магазинами, так и с компаниями с миллионами транзакций.
payments
Стоимость
от 3 000 ₽
schedule
Срок
От 3 до 7 дн.
visibility
Просмотры
566
check_circleЧёткую RFM / поведенческую сегментацию клиентов
check_circleВыявление ценных сегментов (лояльные, новые, потерянные, VIP, промо-зависимые и др.)
check_circleПодробный профиль каждого сегмента: частота покупок, средний чек, товары/услуги, сезонность, каналы оплаты
check_circleПрикладные рекомендации по маркетингу:
check_circleкакие кампании запустить для удержания
Стоимость и условия
Перед оплатой зафиксируйте объём, срок, количество правок и дополнительные опции.
Standard
6 000 ₽
- checkПолная сегментация клиентов
- check6–10 сегментов + визуализации
- checkРекомендации по удержанию и продажам
- checkPDF + Excel отчёт
Premium
12 000 ₽
- checkРасширенная аналитика + ML-кластеризация
- check10–14 сегментов
- checkМаркетинговая стратегия
- checkДашборд + консультация
Как проходит работа
1
Вы выбираете пакет, количество и дополнительные опции.
2
При необходимости уточняете детали с исполнителем до оплаты.
3
Оплата резервируется через безопасную сделку на платформе.
4
Исполнитель сдаёт результат, вы проверяете и принимаете работу.
Контроль результата
Стоимость, сроки, правки и состав работ лучше зафиксировать до оплаты. Это повышает прозрачность заказа и снижает риск спорных ситуаций.
Исполнитель
Ruslana Komarova
Высококвалифицированный аналитик данных и Data-scientist с опытом 3 года и принятием решений на основе данных, визуализации данных и прогностического моделирования. Работала в качестве аналитика данных в компании Smart Solutions и помощника специалиста по анализу данных, на данный момент работаю в ОсОО "Альфа Ойл" (Red Petroleum) на должности Data Scientist. Имеется опыт работы с большими массивами данных, автоматизации процессов обработки данных и построения аналитических моделей.
Хорошо разбираюсь в Power BI, Excel, построении моделей, парсинге, ETL-конвейерах, веб-скрапинге и SQL (MSSQL). Имеет опыт работы с Airflow для автоматизации рабочих процессов, Pandas для манипулирования данными, PyTorch для глубокого обучения и Selenium/Beautiful Soup для веб-скрапинга. Для Data Science использую навыки построения моделей, выбор более подходящей для задачи модели, сегментация и кластеризация клиентов и тд.
Ответственный профессионал, стабильно соблюдающий сроки, обеспечивающий своевременное предоставление отчетов, аналитических моделей. Умеет преобразовывать необработанные данные в действенные идеи, которые способствуют успеху бизнеса.
