Кластеризація клієнтів ринку сільськогосподарської продукції на основі поведінкових даних

Abstract

У роботі розглянуто застосування методів кластерного аналізу для сегментації клієнтів ринку сільськогосподарської продукції на основі поведінкових даних. Проаналізовано можливості використання таких показників, як частота покупок, обсяг замовлень, сезонність попиту та інші характеристики купівельної поведінки для формування однорідних груп споживачів. Обґрунтовано доцільність використання алгоритмів кластеризації для виявлення прихованих закономірностей у клієнтських даних. Показано, що результати кластеризації дозволяють підвищити ефективність маркетингових і збутових стратегій підприємств, оптимізувати логістичні процеси та покращити прогнозування попиту. Наведено приклад практичної реалізації кластеризації клієнтів із використанням мови програмування Python та алгоритму k-means./The paper examines the application of cluster analysis methods for the segmentation of customers in the agricultural products market based on behavioral data. The possibilities of using indicators such as purchase frequency, order volume, demand seasonality, and other characteristics of purchasing behavior for forming homogeneous groups of consumers are analyzed. The feasibility of applying clustering algorithms to identify hidden patterns in customer data is substantiated. It is shown that the results of clustering allow enterprises to improve the effectiveness of marketing and sales strategies, optimize logistics processes, and enhance demand forecasting. An example of the practical implementation of customer clustering using the Python programming language and the k-means algorithm is presented.