Деректерді сегменттеу

Деректерді саралау

Сегментация - бұл таргетинг, дербестендіру, талдау және тәуекелдерді басқару үшін көптеген объектілерді (пайдаланушылар, транзакциялар, өнімдер, оқиғалар) біртекті топтарға бөлу. Жақсы сегментация маржиналдылықты арттырады, шығындарды төмендетеді және шешімдерді түсінікті етеді.

1) Мақсаттары мен қойылымдары

Маркетинг және өсу: дербестендірілген офферлер, байланыс жиілігі, спамға қарсы саясат.
Монетизация: прайс-дискриминация, бандла, VIP-қызмет көрсету.
Тәуекел және комплаенс: бақылау деңгейлері, KYC/AML триггерлері, күдікті паттерндердің скорингі.
Өнім және тәжірибе: сценарий бойынша онбординг, контент/ойын ұсынымдары, динамикалық лимиттер.
Операциялар: қолдаудың басымдығы, лимиттер мен квоталарды бөлу.

Сегменттеу бірлігін (пайдаланушы/сессия/мерчант), көкжиекті (7/30/90 күн), қайта есептеу жиілігін (онлайн/күн сайын/апта сайын) және мақсатты KPI қалыптастырамыз.

2) Сегменттердің таксономиясы

Демография/гео: ел, тіл, платформа.
Мінез-құлық: белсенділігі, жиілігі, тереңдігі, тәулік уақыты, сүйікті санаттары.
Құндылықтар (value-based): ARPU/ARPPU, LTV-квантильдер, маржиналдық.
Сатылы: онбординг, жетілген, «ұйықтайтын», қайтарылған.
RFM: Recency, Frequency, Monetary бині/квантилі.
Когорт: тіркелген күні/бірінші төлем/көзі бойынша.
Тәуекел-сегменттер: chargeback-risk, bonus-abuse-risk, аномалды белсенділік.
Өмірлік цикл: propensity-to-churn, propensity-to-buy, next-best-action.
Мәтіндік: құрылғы/арна/аймақтық ережелер.

3) Деректер және дайындық

Point-in-time дұрыстығы: белгілер қол жетімді «өткен» деп саналады.
Терезе бойынша агрегаттар: 7/30/90 күндік сома/жиілік/квантиль.
Қалыпқа келтіру: робаст-скейлинг (median/MAD), ұзын қалдықтарға арналған лог-түрлендіру.
Санаттар: one-hot/target/hash; «сирек» мәндерді бақылау.
Сапасы: өткелдер, телнұсқалар, схемалардың дрейфі, уақыт аймақтарын синхрондау.
Семантика: ML-сегментацияға дейінгі айқын бизнес-ережелер (мысалы, 1 депозит ≥).

4) Сегменттеу әдістері

4. 1. Ережелер мен табалдырықтар (white-box)

Қарапайым шарттар: «Егер LTV ≥ X және жиілік ≥ Y болса, VIP».
Артықшылықтары: түсінікті, саясат ретінде тез енгізілуде.
Кемшіліктері: дрейф кезіндегі осалдығы, ережелер санының өсуі кезіндегі қолдаудың күрделілігі.

4. 2. Кластерлеу (unsupervised)

k-means/k-medoids: сандық фичтерде жылдам бейзлайн.
GMM: жұмсақ керек-жарақтар, ықтималдық сегменттер.
HDBSCAN/DBSCAN: еркін пішіндегі кластерлер + «шу» аномалиялар ретінде.
Аралас типтегі спектральды/EM: күрделі геометриялар үшін.
Feature learning → cluster: алдымен эмбеддингтер (autoencoder/transformer), содан кейін жасырын кеңістікте кластерлеу.

4. 3. Супервайз сегментациясы (target-driven)

Модельді мақсатты KPI-да оқытамыз (мысалы, LTV/тәуекел), ал сегменттерді болжам квантилдері, SHAP-профильдер және ағаштар бойынша жасаймыз.
Артықшылықтары: сегменттер бизнес мақсаттарға «байланыстырылған», оңай uplift тексеру.
Кемшіліктері: «қиыстыру» тәуекелі; қатаң валидация қажет.

4. 4. Жиілік себептері мен ережелері

RFM матрицалары, ассоциативтік ережелер (support/lift), жиіліктер (PrefixSpan) - әсіресе азық-түлік навигациясы мен бандлдар үшін.

4. 5. Графикалық/желілік сегменттер

Байланыс жөніндегі қоғамдастықтар (құрылғылар, төлем әдістері, рефералдар); Белгілерді байыту үшін GNN.

5) Тәсілді таңдау: жылдам матрица

6) Сегменттеу сапасын бағалау

• Silhouette/Davies-Bouldin/Calinski-Harabasz: ықшамдылық және бөлінушілік.
• Тұрақтылық: Jaccard/ARI қайта іске қосу/бутстрэп арасында.
• Ақпараттылық: түйінді кезеңдердің сегменттераралық дисперсиясы.

• KPI гомогендігі: сегменттер арасындағы LTV/конверсия/тәуекел айырмашылықтары.
• Actionability: интервенцияға жауап айыратын сегменттердің үлесі.
• Uplift/A/B: сегменттік таргетинг кезінде өсім vs жалпы таргетинг.
• Қамту: «қолданыстағы» сегменттердегі пайдаланушылар% (тек «шу» ғана емес).

7) Валидация және орнықтылық

Temporal CV: уақыт бойынша сегменттердің тұрақтылығын тексеру (rolling терезе).
Топтық валидация: train/val арасында пайдаланушыларды/құрылғыларды араластырмау.
Репликация: көршілес нарықтарда/арналарда іске қосу.
Дрейф: PSI/JS-div фич және сегменттерді бөлу бойынша; алерттер табалдырығы.
Тұрақты сидтер/инициализация: сегменттеу нұсқаларын салыстыру үшін.

8) Түсіндірілуі

Сегменттердің паспорттары: ережелер/центроидтердің сипаттамасы, негізгі фичтер (top-SHAP/permutation), аудиторияның портреті, KPI-профиль.
Визуализация: UMAP/t-SNE сегменттер түстерімен, сегменттер бойынша метриктердің «торлары».
Белсендіру ережелері: адам лэйблдері («High-Value Infrequent», «Risky Newcomers»).

9) Операциялық енгізу

Фичестор: белгілерді онлайн/офлайн есептеудің бірыңғай функциялары.
Рескоринг: SLA және жиілік (кіру кезінде онлайн, тәулігіне бір рет, оқиға кезінде).
API/батч-экспорт: пайдаланушының ID → сегмент/ықтималдық/уақыт белгісі.
Нұсқалау: 'SEG _ MODEL _ vX', деректер келісімшарты, оқыту іріктемесінің «мұздату» күні.
Саясат: әрбір сегмент үшін - әрекет ету ережелері (оффер/лимиттер/қолдау басымдығы).
Fail-safe: деградация кезіндегі дефолттық сегмент (фич/таймаут жоқ).

10) Эксперименттер және шешімдер қабылдау

Сегменттер бойынша A/B/n: сегменттердің бір торында әртүрлі офферлерді/лимиттерді тестілейміз.
Uplift-бағалау: таргетинг әсері vs бақылау (Qini/AUUC, uplift @k).
Budget allocation: бюджетті маржиналдық/тәуекел-лимиттер бойынша бөлеміз.
Guardrails: FPR/FNR тәуекел сегменттері, байланыс жиілігі және аудиторияның шаршауы үшін.

11) Әдеп, құпиялылық, комплаенс

Деректерді азайту: қажетті минимумды, псевдонимдеуді пайдаланамыз.
Әділеттілік: саясаткерлердің қателіктері мен «қатаңдығын» сезімтал сегменттер бойынша салыстырамыз; Protected Attributes ережелерінен алып тастаймыз немесе fairness-түзетулерді қолданамыз.
Түсіндіру құқығы: сегментті беру логикасын құжаттаймыз.
Аудит: сегменттер бойынша нұсқалар, кіріс сандар, шешімдер және науқан нәтижелері.

12) Артефактілердің үлгілері

Сегмент төлқұжаты

Код/нұсқа: 'SEG _ HVIF _ v3'

Сипаттамасы: «Жоғары құндылық, сирек кездесетін белсенділік»

Өлшемшарттар/орталық: 'LTV _ quantile ≥ 0. 9`, `Recency_days ∈ [15,45]`, `Frequency_30d ∈ [1,3]`

Өлшемі/қамтылуы: 4. Пайдаланушылардың 8% (соңғы 30 күн)

KPI-профиль: ARPPU ↑ 2. Медианадан 4 ×, Churn-risk орташа

Ұсынымдар: жұмсақ ре-энгейдж-офферлер, кросс-селл премиум-тауарлар, жиілік лимиті 1/7д

Тәуекелдер: артық шегерімдер → «үйрену»

Иесі: CRM/Monetization

Күні/валидациясы: 2025-10-15; тоқсанына бір рет қайта қарау

Сегменттеу келісімшарты

'fs. user_activity_v5`

Кесте: түнгі сағат 02:00 UTC; 'purchase' оқиғасының онлайн жаңартуы

'segmentor. api/v1/score` (p95 ≤ 120 мс)

Логи: 'seg _ scoring _ log' (фичи-хэш, нұсқа, скор, сегмент)

Алерттар: «UNKNOWN» үлесі> 2%; PSI> 0. 2; сегменттердің теңгерімсіздігі> 10 п.т. тәулігіне

13) Шығарылым алдындағы чек-парақ

• Сегменттеу ықпалының мақсаттары мен KPI келісілді
• Бірлік, терезе және қайта есептеу жиілігі анықталды
• Бейзлайн (rule-based) және ML нұсқасы бар; uplift салыстыру
• Сегменттердің құжаттамасы + визуализация және адам лейблдері
• Теңшелген A/B, guardrails және дрейф алаңдары
• Нұсқалау, деректер келісімшарттары, инциденттерге арналған рунибуктер
• Әрбір сегмент бойынша әрекет ету саясаты және default-fallback

Жиынтығы

Сегментация - бұл «бір жолғы кластерлеу» емес, басқару контуры: дұрыс деректер мен терезелер, мөлдір сегменттер, KPI байланысы, қатаң валидация, операциялық SLO және дрейф мониторингі. Қиындықты (эмбеддингтер, бағандар, супервайз-тәсіл) өлшенетін uplift беретін және бизнес пен комплаенс үшін түсінікті болып қалатын жерде ғана қосыңыз.