Segmentləşdirilmiş hədəfləmə

Segmentləşdirilmiş hədəfləmə, davranış, dəyərlər və risklər haqqında məlumatlara əsaslanaraq kimin, nə vaxt və hansı kanal vasitəsilə göstəriləcəyini seçmək üçün sistemli bir yanaşmadır. Məqsəd: zərəri və xərcləri minimuma endirməklə artımlı təsiri (gəlir/saxlama) maksimuma çatdırmaq.

1) Seqmentasiya məqsədləri və səviyyələri

Məqsədlər: aktivləşdirmə, monetizasiya, saxlama, yenidən aktivləşdirmə, cross-sell, RG/komplayens-müdaxilələr.

Səviyyələr:

Demoqrafiya/geo/cihaz (əsas).
Davranış/RFM (recency, frequency, monetary).
Dəyər (LTV/marj).
Meyl (hadisə propensity: depozit, alış, churn).
Uplift/həssaslıq (kontaktdan artım ehtimalı).
Qranulyarlıq: marka × ölkə × platforma × kanal × məzmun kateqoriyası - trafikin həcmi və büdcəyə uyğun.

2) Məlumatlar və əlamətlər

Hadisələr: ziyarətlər, kliklər, qeydiyyat, oyunlar/dərəcələr, depozitlər/alış-veriş, kampaniyalara cavablar.
Kontekst: təqvim (bayramlar/matçlar/maaşlar), cəlb kanalı, proqram versiyası, qiymətlər/limitlər.
Kimliyi: user/device/IDFA/telefon/e-mail; şəxsiyyət körpüləri.
Ficies: RFM pəncərələri (7/30/90), məzmun müxtəlifliyi, həftənin saat/gün, ARPPU/tezlik, push/e-mail cavabları.
Keyfiyyət: hadisələrin idempotentliyi, dedup/antibot, TZ = UTC saxlama + yerli performans.

3) Seqmentasiya üsulları

3. 1 Qaydalar (rule-based)

Üstünlüklər: açıqlanabilirlik, sürət, fail-safe.
Mənfi cəhətləri: kövrəklik, yerli optimumlar.
Nümunə: «yeni gələnlər, ikinci səfər olmadan 48h, mobil iOS».

3. 2 Kohort davranış (RFM/nümunələr)

Siniflər «təravət × tezlik × gəlir».
Davranış klasterləri əlavə edin: sevimli kateqoriyalar/vaxt yuvaları.

3. 3 Klasterləşdirmə/embeddinq

k-means/DBSCAN/normallaşdırılmış davranış metrikləri ilə Gauss qarışıqları.
Məzmun/istifadəçi embeddingi (matrix factorization) → «maraqlar» klasterləri.

3. 4 Meyl (propensity/score-based)

Hadisənin ehtimal modelləri: depozit, təkrar ziyarət, apseyl; həddi - səhvlərin dəyərindən.

3. 5 Uplift/həssaslıq

Kontaktdan artım modelləri (T-learner, Uplift trees/GBM).
Зоны: Persuadables / Sure things / Do-not-disturb / Lost causes.
Uplift hədəfləmə eyni büdcələr üçün ən böyük inklement verir.

4) Hədəfləmə siyasətinin dizaynı

Decision table (eskiz)

Seqment/şərt	Kontekst	Fəaliyyət	Kanal	Kuldaun	Guardrails
RFM: R7=0, F1, M0; `uplift_dep ≥ 0. 06`	yeni gələnlər	welcome-offer S	push+in-app	3D	ROMI≥0
`churn_risk ≥ 0. 8` & `value_q ≥ 0. 8`	VIP	offer L/zəng	CRM+call	7d	şikayətlər ≤ X
`RG_risk ≥ τ`	hər hansı bir	fasilə + RG məsləhəti	in-app	1d	FPR≤1%

Histerezis: Giriş/çıxış həddi «yanıb-sönməmək» üçün fərqlənir.
Kvotalar/rate-limit: istifadəçi/kanal/seqment; münaqişə siyasətçiləri - prioritet «təhlükəsizlik → iqtisadiyyat → UX».

5) Eksperimentlər və kauzal qiymətləndirmə

A/B/çoxframlı testlər: seqmentlər/siyasətlər/yaradıcılıqlar üçün; MDE, müddət, stratifikasiya planlaşdırın.
Kvaziexperiments: DiD/Regional konvertasiya sintetik nəzarət.
Qiymətləndirmə: əlavə gəlir/saxlama, uplift @k, Qini/AUUC, ROMI, guardrails (şikayətlər, RG).
Budget-pacing: büdcənin gözlənilən marjinal rentabelliyə görə seqmentlərə bölünməsi.

6) Kanallar və orkestr

Kanallar: in-app, push, e-mail, SMS, zənglər, onsite modulları, fərdi vitrinlər.
Orkestrator: zəmanətli çatdırılma, retraj/backoff, idempotentlik 'action _ id', DLQ, prioritetlər, «sakit saat» pəncərəsi.
Məzmun/yaradıcılıqlar: şablon kitabxanası, A/B for creatives, tezlik qapaqları.

7) Metrika və monitorinq

Proseslər: seqment coverage, latency (Decision → Action), çatdırılma, əlaqə tezliyi.
Effekt: gəlir/saxlama, ROMI, uplift @k, Qini/AUUC, NNT (1 nəticə üçün neçə əlaqə).
Risklər: şikayətlər/cavablar/spam bayraqları, RG göstəriciləri, fairness (qruplar üzrə effektlər/səhvlər fərqi).
Drift: Əsas seqmentasiya xüsusiyyətlərinə görə PSI/KL, məlum klasterlərdən kənarda «yeni» istifadəçilərin payı.

8) Dəyər və risklərlə əlaqə

LTV çəkisi: seqmentləri «çılpaq» dönüşümlə deyil, gözlənilən dəyərlə prioritetləşdirin.

EV qaydası:

[
EV = p_{\text{uspekh	hərəkət} }\cdot\text {Value} -\text {Cost} - p_{\text{vred}}\cdot\text{Harm}
]

EV ≥ 0 və guardrails normal olduqda əlaqə saxlayın.
Məsuliyyət: RG/komplayens prioritetdir; həllin izahı - məcburidir.

9) Seqmentlərin və kampaniyaların pasportları (templates)

Seqment pasportu

Kod: 'SEG _ RFM _ R0-7 _ F1-2 _ M0 _ Q3'

Tərif və phice resept (pəncərələr 7/30/90, antibot/frod filtrləri)

Ölçüsü/yenilənməsi/təravəti; digər seqmentlərlə kəsişmə

Risklər və istisnalar (RG/complayens), sahibi, versiyası

Kampaniya pasportu

Məqsəd və KPI (artımlı gəlir/retenshn, ROMI)

Seqment/kanallar/kreativlər/tezlik qapaqları

Qiymətləndirmə dizaynı (A/B və ya kvaziexperiment), müddəti, MDE

Guardrails: şikayətlər ≤ X, RG bayraqları ≤ U, latency ≤ Z

Hadisələrin geri çəkilməsi və Runibuk planı

10) Psevdo-SQL/reseptlər

RFM seqmentasiyası (eskiz)

sql
WITH acts AS (
SELECT user_id,
MAX(ts)                  AS last_act,
COUNT() FILTER (WHERE ts > NOW()-INTERVAL '30 day') AS freq_30d,
SUM(amount) FILTER (WHERE ts > NOW()-INTERVAL '90 day') AS money_90d
FROM user_activity LEFT JOIN payments USING(user_id)
GROUP BY 1
),
rfm AS (
SELECT user_id,
DATE_PART('day', NOW() - last_act) AS recency_days,
freq_30d,
money_90d
FROM acts
)
SELECT,
CASE WHEN recency_days<=7 THEN 'R0-7'
WHEN recency_days<=30 THEN 'R8-30' ELSE 'R31+' END AS R_bucket,
CASE WHEN freq_30d>=10 THEN 'F10+'
WHEN freq_30d>=3 THEN 'F3-9' ELSE 'F0-2' END    AS F_bucket,
CASE WHEN money_90d>=200 THEN 'M200+'
WHEN money_90d>=50 THEN 'M50-199' ELSE 'M0-49' END AS M_bucket
FROM rfm;

Depozitə meyl (train slice, sızma yoxdur)

sql
-- label: deposit in next 7 days
WITH snap AS (SELECT DATE_TRUNC('day',:cut) AS cut),
feat AS (... your RFM/behavioral features with condition ts <= cut...),
label AS (
SELECT u. user_id,
CASE WHEN EXISTS (
SELECT 1 FROM payments p
WHERE p. user_id=u. user_id
AND p. ts > cut AND p. ts <= cut + INTERVAL '7 day'
) THEN 1 ELSE 0 END AS dep_next_7d
FROM users u CROSS JOIN snap
)
SELECT FROM feat JOIN label USING(user_id);

11) Fairness, gizlilik və etika

PII-minimallaşdırma: identifikatorların tokenlaşdırılması, RLS/CLS, maskalanma.
Fairness: effektlərin/səhvlərin həssas qruplar üzrə fərqlərini yoxlayın; yolverilməz əlamətləri istisna edin.
Şəffaflıq: hədəfləmə səbəbləri (top-features/qaydalar) - sapport üçün mövcuddur; apellyasiya yolu.
Tezlik qapaqları və «sakit saatlar» - yorğunluğa və istifadəçiyə ziyana qarşı.

12) Anti-nümunələr

Ölçülə bilən inkrement olmadan «gözəllik üçün» seqmentlər.
Korrelyasiyaya görə qiymətləndirmə (A/B/DiD yoxdur).
Bir çox üst-üstə düşən seqmentlər → münaqişə hərəkətləri və spam.
Histerezis olmadan eşik həlləri → kontaktların «yanıb-sönməsi».
guardrails (RG/şikayət/tezlik) və izahı yoxdur.
Onlayn orkestrator olmadan - təmaslar gecikir, təsir itirilir.

13) Segmentləşdirilmiş hədəfləmə başlamaq üçün çek siyahısı

Müəyyən məqsədlər, KPI və büdcə; qranulyarlıq səviyyəsi razılaşdırılmışdır
Məlumat sxemləri və PIT reseptləri; antibot/frod filtrləri daxildir
Seqmentlər pasportlarla təsvir edilmişdir; konflikt-matris və prioritetlər təyin
Seçilmiş üsul (qaydalar/klasterləşdirmə/propensity/uplift) və qiymətləndirmə dizaynı
Decision tables, histerezis, kaplar və rate-limit konfiqurasiya
İdempotentlik və DLQ ilə orkestrator və kanallar; «sakit saat»
Monitorinq: effekt (uplift/ROMI), risklər (şikayətlər/RG), sürüklənmə
Sənədləşmə: seqmentlərin/siyasətlərin versiyaları, sahibləri, runbooks

Yekun

Seqmentləşdirilmiş hədəfləmə CRM-də «etiketlər» dəsti deyil, idarə olunan sistemdir: keyfiyyət məlumatları və əlamətləri → mənalı seqmentlər (dəyər/davranış/həssaslıq) → histerezis və guardrails ilə siyasət → inkrementin kauzal qiymətləndirilməsi → sabit orkestrator və monitorinq. Bu sistem ROMI və LTV-ni artırır, şikayət və riskləri azaldır və hər toxunuşu uyğun, vaxtında və etik edir.

Segmentləşdirilmiş hədəfləmə