データセグメンテーション
データセグメンテーション
セグメンテーションは、ターゲティング、パーソナライゼーション、分析、リスク管理のために、多くのオブジェクト（ユーザー、トランザクション、製品、イベント）を均一なグループに分割します。良好なセグメンテーションは、マージンを増加させ、コストを削減し、意思決定を明確にします。
1）目標と目標
マーケティングと成長：パーソナライズされたオファー、連絡先の頻度、アンチスパムポリシー。
収益化：価格差別、バンドル、VIPサービス。
リスクとコンプライアンス：制御レベル、KYC/AMLトリガー、疑わしいパターンのスコア。
製品と経験：スクリプトによる初期登録、コンテンツ/ゲームの推奨事項、動的制限。
オペレーション：サポートの優先順位付け、制限とクォータの配布。
セグメンテーションユニット（ユーザー/セッション/マーチャント）、地平線（7/30/90日）、変換頻度（オンライン/毎日/毎週）、ターゲットKPIを策定します。
2）セグメント分類
人口統計/地理：国、言語、プラットフォーム。
行動：活動、頻度、深さ、一日の時間、お気に入りのカテゴリ。
Value-based： ARPU/ARPPU、 LTV quantles、 marginality。
ステージ：オンボーディング、成熟した、「睡眠」、返されます。
RFM： Recency、頻度、bins/quantilesの金銭。
コホート：登録日/最初の支払い/ソースによって。
リスクセグメント：チャージバックリスク、ボーナス乱用リスク、異常な活動。
ライフサイクル：propensity-to-turn、 propensity-to-buy、 next-best-action。
コンテキスト：デバイス/チャネル/地域ルール。
3）データと準備
ポイント・イン・タイムの正確さ：徴候は利用可能な「過去」からカウントされます。
ウィンドウごとに集計：7/30/90日の合計/周波数/数量。
正規化：ロバストスケーリング（中央/MAD）、ロングテールのログ変換。
カテゴリー：ワンホット/ターゲット/ハッシュ；「レア」値の制御。
品質：省略、重複、回路のドリフト、タイムゾーンの同期。
意味：MLセグメンテーションの前に明示的なビジネスルール（例えば、deposit ≥ 1）。
4）セグメンテーション方法
4.1.ホワイトボックスのルールとしきい値
簡単な条件： 「VIP if LTV ≥ Xと周波数≥ Y。」
長所：わかりやすく、ポリシーとして迅速に実装。
短所：漂流時の脆弱性、ルールの数が増えるとサポートの複雑さ。
4.2.クラスタリング（監視対象外）
k-means/k-medoids：数値フィーチャーのクイックベースライン。
GMM：ソフトアクセサリー、確率的なセグメント。
HDBSCAN/DBSCAN：異常として自由形式クラスタ+「ノイズ」。
混合タイプのスペクトル/EM：複雑な形状の場合。
フィーチャー学習→クラスタ：最初の埋め込み（オートエンコーダ/トランス）、次に潜在空間でのクラスタリング。
4.3.監督セグメンテーション（ターゲット主導）
目標KPI（例えば、LTV/リスク）でモデルを訓練し、予測量、SHAPプロファイル、意思決定ツリーに応じてセグメントを構築します。
長所：セグメントはビジネス目標に「結ばれている」、それはアップリフトをチェックするのは簡単です。
短所：「適合」のリスク；厳密な検証が必要です。
4.4.周波数モチーフとルール
RFM行列、連想規則（サポート/リフト）、頻繁なシーケンス（プレフィックススパン）-特に製品ナビゲーションとバンドル用。
4.5.グラフ/ネットワークセグメント
コミュニケーションコミュニティ（デバイス、支払い方法、紹介）；特性を豊かにするGNN。
5）アプローチの選択： 高速マトリックス
6）セグメンテーション品質評価
内部メトリック（参照なし）：- Silhouette/Davies-Bouldin/Calinski-Harabasz：コンパクトさと分離性。
- 安定性：再始動/ブートストラップ間のジャカード/ARI。
- Informativity：主な機能の分散。
- KPIによる均質性：セグメント間のLTV/変換/リスクの違い。
- 行動可能性：介入に対する応答が異なるセグメントの割合。
- Uplift/A/B：セグメントターゲインとトータルターゲティング。
- カバレッジ：「ライブ」セグメントのユーザーの％（「ノイズ」だけではありません）。
7）検証と堅牢性
Temporal CV：時間をかけてセグメントの安定性をチェックする（ローリングウィンドウ）。
グループ検証：train/val間でユーザー/デバイスをミックスしないでください。
レプリケーション：近隣の市場/チャネルで実行します。
ドリフト：特徴およびセグメント分布によるPSI/JS-div；アラートのしきい値。
安定した側面/初期化：セグメンテーションのバージョンを比較します。
8）解釈可能性
セグメントパスポート：ルール/セントロイドの説明、主要な機能（top-SHAP/permutation）、オーディエンスポートレート、KPIプロファイル。
可視化：セグメント色のUMAP/t-SNE、セグメント別のメトリックの「格子」。
活性化のためのルール：人間のタブ（「高価値のまれ」、「危険な新人」）。
9）運用上の実装
Fichestor：均一なオンライン/オフラインの特徴の計算機能。
再配置：SLAと頻度（オンライン入場時、1日1回、イベント時）。
API/バッチエクスポート： ユーザーID→セグメント/確率/タイムスタンプ。
バージョン管理：'SEG_MODEL_vX'、データ契約、トレーニングセットの凍結日。
ポリシー：各セグメント-行動規則（オファー/制限/サポート優先度）。
フェイルセーフ：劣化時のデフォルトセグメント（フィーチャー/タイムアウトなし）。
10）実験と意思決定
セグメントごとのA/B/n：同じセグメントグリッドで異なるオファー/制限をテストします。
アップリフト：ターゲティング効果とコントロール（Qini/AUUC、 uplift@k）。
予算配分：予算をマージン/リスク限度でセグメントごとに配分します。
ガードレール：リスクセグメント、接触率、聴衆の疲労に対するFPR/FNR。
11）倫理、プライバシー、コンプライアンス
データの最小化：必要最小限の仮名化を使用します。
公平性：機密セグメントによるポリシーのエラーと「剛性」を比較する。保護された属性を規則から除外するか、公正な修正を適用します。
説明する権利：ドキュメントセグメント割り当てロジック。
監査：セグメント別のキャンペーンのバージョン、入力機能、意思決定および結果のログ。
12）アーティファクトパターン
セグメントパスポート
コード/バージョン： 'SEG_HVIF_v3'
説明： 「高い値、まれな活動」
基準/中心： 'LTV_quantile ≥ 0。9'、'recency_days ∈ ［15,45］'、'Frequency_30d ∈ ［1,3］'
サイズ/リーチ： 4。ユーザーの8％（過去30日間）
KPIプロフィール： ARPPU 2。中央値の4 ×、チャーン・リスク平均
推奨事項： ソフトリエンゲージオファー、クロスセールプレミアム製品、周波数制限1/7d
リスク： 過度の割引→「中毒」
所有者： CRM/収益化
日付/有効期限： 2025-10-15；四半期ごとの改訂
セグメンテーション契約
ソース機能： 'fs。user_activity_v5'
スケジュール： ナイトバッチ02：00 UTC；「購入」イベントのオンラインアップデート
サービス： 'segmentor。api/v1/score '（p95 ≤ 120）
ログ： 'seg_scoring_log'（フィーチャーのハッシュ、バージョン、速度、セグメント）
アラート： 「不明」シェア>2％；主な機能によるPSI> 0。2;セグメントの不均衡>10 pp/日
13）プレリリースのチェックリスト
- セグメンテーションのインパクト目標とKPIが合意
- 単位、窓、変換周波数の定義
- ベースライン（ルールベース）とMLバリアントがあります。アップリフト比較
- セグメントドキュメント+ビジュアリゼーションとヒューマンタブ
- A/B、ガードレール、ドリフトアラートを調整
- バージョン管理、データ契約、インシデントrunibooks
- セグメントごとおよびデフォルトフォールバックのアクションポリシー
合計
セグメンテーションは「ワンタイムクラスタリング」ではなく、制御ループです。正しいデータとウィンドウ、透明なセグメント、KPIとの連携、厳格な検証、運用SLO、ドリフト監視です。複雑さ（埋め込み、グラフ、監督アプローチ）を追加すると、測定可能なアップリフトが表示され、ビジネスとコンプライアンスの説明が可能になります。