Kundensegmentierung für einen Lebensmittel-Discounter clusteranalysieren
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Clustere Kunden eines Lebensmittel-Discounters mit RFM-Features, definiere 4-8 Segmente und erhalte ein verifizierbares Zertifikat.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie identifiziert man 4-8 belastbare, interpretierbare Kundensegmente aus 6 Monaten Loyalty-Daten, die für gezielte Kampagnen einsetzbar sind?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- RFM-Features und Warenkorb-Mix-Features für Clustering aufbereiten
- k-Means vs. HDBSCAN gegeneinander bewerten und k mit Silhouette + Geschäftslogik wählen
- Cluster in geschäftliche Steckbriefe übersetzen, statt rein statistisch zu argumentieren
- Aus Segmenten testbare Marketing-Hypothesen ableiten
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Data Mining and Knowledge Discovery
Master · Ai Ml
Fit score: 1
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenData Scientist
Kundensegmentierung mit produktiver Empfehlung ist die kanonische erste Data-Science-Aufgabe in Retail-Teams — die Challenge liefert ein portfolio-fähiges, end-to-end durchdachtes Beispiel.
Dieses Projekt schärft
- clustering
- rfm-analysis
- segmentation
AI Engineer
Eine reproduzierbare Clustering-Pipeline mit klar definierten Features ist die Grundlage jeder produktiven Segmentierung — AI Engineers übernehmen diese Pipelines in der Operationalisierung.
Dieses Projekt schärft
- feature-engineering
- python
- scikit-learn
AI-Produktmanager:in
Segmente in Hypothesen und Kampagnen-Roadmaps zu übersetzen ist das tägliche Geschäft eines AI-PMs im Retail-Umfeld.
Dieses Projekt schärft
- segmentation
- rfm-analysis
- clustering
Noch eine Sache