데이터 세분화

데이터 세분화

세분화는 타겟팅, 개인화, 분석 및 위험 관리를 위해 많은 객체 (사용자, 거래, 제품, 이벤트) 를 동종 그룹으로 나누는 것입니다. 좋은 세분화는 마진을 증가시키고 비용을 줄이며 의사 결정을 설명 할 수 있습니다.

1) 목표와 목표

마케팅 및 성장: 개인화 된 제안, 연락처 빈도, 스팜 방지 정책.
수익 창출: 가격 차별, 번들, VIP 서비스.
위험 및 준수: 제어 수준, KYC/AML 트리거, 의심스러운 패턴 채점.
제품 및 경험: 스크립트 별 온 보딩, 컨텐츠/게임 권장 사항, 동적 한계.
운영: 지원 우선 순위, 한도 분포 및 할당량.

세분화 장치 (사용자/세션/판매자), 수평선 (7/30/90 일), 변환 빈도 (온라인/일일/주간) 및 대상 KPI를 공식화합니다.

2) 세그먼트 분류

인구 통계/지리: 국가, 언어, 플랫폼.
행동: 활동, 빈도, 깊이, 시간, 좋아하는 범주.
가치 기반: ARPU/ARPPU, LTV 양자, 한계.
무대: 온 보딩, 성숙한 "수면" 이 돌아 왔습니다.
RFM: 쓰레기통/정량이있는 비상, 주파수, 통화.
코호트: 등록 날짜/첫 지불/소스 별.
위험 세그먼트: 차지 백 위험, 보너스 남용 위험, 비정상적인 활동.
수명주기: 성향-이탈, 구매 성향, 다음-최고의 행동.
상황: 장치/채널/지역 규칙.

3) 데이터 및 준비

적시 정확성: 사용 가능한 "과거" 에서 표시가 계산됩니다.
창으로 집계: 7/30/90 일 합계/주파수/정량.
정규화: 로버트 스케일링 (중간/MAD), 긴 꼬리에 대한 로그 변환.
카테고리: 원 핫/대상/해시; "희귀 한" 값의 제어.
품질: 생략, 중복, 회로 드리프트, 시간대 동기화.
시맨틱: ML 세분화 이전의 명시적인 비즈니스 규칙 (예: 예금 이하 1).

4) 세분화 방법

4. 1. 화이트 박스 규칙 및 임계 값

간단한 조건: "LTV

장점: 이해할 수 있고 정책으로 빠르게 구현됩니다.
단점: 표류 할 때의 취약성, 규칙 수가 증가 할 때 지원의 복잡성.

4. 2. 클러스터링 (감독되지 않음)

k-means/k-medoids: 숫자 기능에 대한 빠른 기준.
GMM: 소프트 액세서리, 확률 세그먼트.
HDBSCAN/DBSCAN: 자유 형식 클러스터 + "노이즈" 가 이상입니다.
혼합 유형의 스펙트럼/EM: 복잡한 형상.
기능 학습 → 클러스터: 먼저 임베딩 (자동 인코더/변압기) 한 다음 잠복 공간에서 클러스터링.

4. 3. 감독 세분화 (대상 구동)

대상 KPI (예: LTV/risk) 에서 모델을 교육하고 예측 정량, CHAP 프로파일 및 의사 결정 트리에 따라 세그먼트를 구축합니다.
장점: 세그먼트는 비즈니스 목표와 "연계" 되어 있으며 향상을 쉽게 확인할 수 있습니다.
단점: "적합" 의 위험; 엄격한 검증이 필요합니다.

4. 4. 주파수 주제 및 규칙

RFM 행렬, 연관 규칙 (지원/리프트), 빈번한 시퀀스 (PrefixSpan) -특히 제품 탐색 및 번들.

4. 5. 그래프/네트워크 세그먼트

커뮤니케이션 커뮤니티 (장치, 지불 방법, 추천); GNN은 특성을 풍부하게합니다.

5) 접근 방식 선택: 빠른 매트릭스

6) 세분화 품질 평가

• Silhouette/Davies-Bouldin/Calinski-Harabasz: 압축성과 분리 성.
• 안정성: 재시작/부트 스트랩 사이의 Jaccard/ARI.
• 정보성: 주요 기능의 세그먼트 간 분산.

• KPI에 의한 균질성: 세그먼트 간 LTV/변환/위험의 차이.
• 행동 가능성: 중재에 대한 대응이 다른 세그먼트의 비율.
• 향상/A/B: 세그먼트 타겟팅 게인 대 총 타겟팅.
• 적용 범위: "라이브" 세그먼트의 사용자% ("노이즈" 뿐만 아니라).

7) 검증 및 견고성

임시 이력서: 시간이 지남에 따라 세그먼트의 안정성을 확인합니다 (롤링 윈도).
그룹 검증: 기차/발간간에 사용자/장치를 혼합하지 마십시오.
복제-인근 시장/채널에서 실행됩니다.
드리프트: 기능 및 세그먼트 분포에 따른 PSI/JS-div; 경고에 대한 임계 값.
안정적인 측면/초기화: 세분화 버전을 비교합니다.

8) 해석 가능성

세그먼트 여권: 규칙/센트로이드에 대한 설명, 주요 기능 (상단 HAP/순열), 청중 초상화, KPI 프로필.
시각화: 세그먼트 색상이있는 UMAP/t-SNE, 세그먼트 별 메트릭의 "격자".
활성화 규칙: 인간 탭 ("고 가치 빈번한", "위험한 신규 이민자").

9) 운영 구현

Fichestor: 균일 한 온라인/오프라인 기능 계산 기능.
재조정: SLA 및 빈도 (입장시 하루에 한 번, 이벤트에서 온라인).
API/배치 내보내기: 사용자 ID → 세그먼트/확률/타임 스탬프.
버전: 'SEG _ MODEL _ vX', 데이터 계약, 교육 세트 동결 날짜.
정책: 각 세그먼트마다-행동 규칙 (제공/제한/지원 우선 순위).
실패: 열화시 기본 세그먼트 (기능/타임 아웃 없음).

10) 실험 및 의사 결정

세그먼트 별 A/B/n: 동일한 세그먼트 그리드에서 다른 제안/제한을 테스트합니다.
향상: 타겟팅 효과 대 제어 (Qini/AUUC, uplift @ k).
예산 할당: 예산을 마진/위험 한도별로 세그먼트별로 분배합니다.
Guardrails: 위험 세그먼트, 접촉률 및 잠재 고객 피로에 대한 FPR/FNR.

11) 윤리, 개인 정보 보호, 규정 준수

데이터 최소화: 필요한 최소화 가명을 사용합니다.
공정성: 민감한 세그먼트에 의한 정책의 오류와 "강성" 비교; 규칙에서 보호 속성을 제외하거나 공정성 수정을 적용하십시오.
설명 할 권리: 문서 세그먼트 할당 논리.
감사: 세그먼트 별 버전 로그, 입력 기능, 결정 및 캠페인 결과.

12) 아티팩트 패턴

세그먼트 여권

코드/버전: 'SEG _ HVIF _ v3'

설명: "높은 가치, 드문 활동"

기준/중심: 'LTV _ quantile λ0. 9 ',' Recency _ days

크기/도달 범위: 4. 사용자의 8% (지난 30 일)

KPI 프로필Name 중앙값 4 배, 처른 위험 평균

권장 사항: 소프트 재 참여 제안, 교차 판매 프리미엄 제품, 주파수 제한 1/7d

위험: 과도한 할인 → "중독"

소유자: CRM/수익 창출

날짜/유효성: 2025-10-15; 분기 별 개정

세분화 계약

출처 기능: 'fs. 사용자 _ activity _ v5 '

일정: 야간 배치 02:00 UTC; '구매' 이벤트에 대한 온라인 업데이트

서비스: '세그멘토. api/v1/score '(p95

로그: 'seg _ scoring _ og' (기능 해시, 버전, 속도, 세그먼트)

경고: "UNKNOWN" 공유> 2%; 주요 기능별 PSI> 0. 2; 세그먼트 불균형> 하루 10 pp

13) 시험판 점검표

• 세분화 영향 목표 및 KPI 동의
• 단위, 창 및 변환 주파수 정의
• 기준 (규칙 기반) 및 ML 변형이 있습니다. 향상 비교
• 세그먼트 문서 + 시각화 및 인간 탭
• 튜닝 A/B, 가드 레일 및 드리프트 경고
• Versioning, 데이터 계약, 사건 룬 문서
• 세그먼트 당 및 기본 대체 조치 정책

합계

세분화는 "일회성 클러스터링" 이 아니라 올바른 데이터 및 창, 투명 세그먼트, KPI와의 연계, 엄격한 검증, 운영 SLO 및 드리프트 모니터링 등 제어 루프입니다. 측정 가능한 향상을 제공하고 비즈니스 및 규정 준수에 대해 설명 할 수있는 경우에만 복잡성 (포함, 그래프, 감독 방식) 을 추가하십시오.