पायथन के साथ स्टारबक्स ग्राहक विभाजन विश्लेषण

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मार्केटिंग के लिए डेटा का उपयोग करने के बारे में बहुत सारी बातें हुई हैं और आपने शायद डेटा उपयोग के उच्च स्तरीय अनुप्रयोगों के बारे में सुना होगा Netflix कैम्ब्रिज एनालिटिका की कहानी की तरह द ग्रेट हैक या हाल ही में, सामाजिक दुविधा . यह प्रोजेक्ट उतना उच्च स्तर का नहीं है लेकिन एक तरह से मार्केटिंग टीमों को अपने उपयोगकर्ताओं को समझने और मार्केटिंग अभियान की योजना बनाने में मदद करता है। मैंने इस परियोजना को यह समझने के लिए लिया कि व्यावसायिक निर्णयों को सूचित करने के लिए कोई डेटा का उपयोग कैसे कर सकता है और यह सीखने की एक महान प्रक्रिया थी।

क्या आप स्टारबक्स को जानते हैं?

स्टारबक्स एक अमेरिकी बहुराष्ट्रीय निगम है जिसमें कॉफ़ीहाउस और रोस्टरी भंडार की विभिन्न श्रृंखलाएं हैं। सिएटल, वाशिंगटन इसका मुख्यालय है। कर्मचारियों की सेना के साथ 28,000 से अधिक स्थानों के साथ, स्टारबक्स का मिशन मानवीय भावना को प्रेरित करना और उसका पोषण करना है - एक समय में एक व्यक्ति, एक कप और एक पड़ोस।

ऐसा करने के लिए, कंपनी को यह सुनिश्चित करते रहना होगा कि वह अपनी ग्राहक यात्रा के माध्यम से सही समय पर सही ग्राहकों को लक्षित करे। इसका एक विविध ग्राहक आधार है और ग्राहक व्यवहार के समझ पैटर्न व्यवसाय के लिए एक महत्वपूर्ण आवश्यकता है। इसके लिए डेटा एक सॉफ्टवेयर सिमुलेशन से प्राप्त किया गया था कि स्टारबक्स का वास्तविक ग्राहक आधार कैसा दिखता है और मेरा लक्ष्य ग्राहकों को अलग-अलग जनसांख्यिकी में समूहित करना था और फिर यह समझना था कि उन्होंने किस प्रस्ताव पर अधिक प्रतिक्रिया दी (ऑफ़र पूरा होने पर)।

ऑफ़र का प्रकार:

BOGO (एक खरीदें एक प्राप्त करें)
छूट
सूचना

BOGO और छूट पुरस्कार के साथ आते हैं लेकिन सूचनात्मक कोई भी नहीं आता है। यह अपने द्वारा बेचे जाने वाले उत्पादों पर एक सामान्य ब्रांड अभियान की तरह है। मुझे सबसे अधिक देखे जाने वाले ऑफ़र में दिलचस्पी नहीं थी, लेकिन पूर्ण ऑफ़र की संख्या में दिलचस्पी थी क्योंकि कंपनियां बिक्री पर ध्यान दे रही हैं और यदि वे ऑफ़र को पूरा करती हैं, तो यह संकेत दे सकता है कि ग्राहक उन अभियानों में से अधिक देखना चाहते हैं।

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माध्यम.कॉम