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 Szenario
Der Discounter (rund 80.000 Beschäftigte, Familienbesitz, Filialnetz in DE/AT/PL) gibt jährlich rund 230 Mio. EUR für Filial-Marketing aus; ein Heatmap-Test zeigte, dass die Standardkampagnen bei Senioren-Kund:innen schlecht ankommen — Anlass für die Segmentierungs-Investition.
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.
Studienzuordnung folgt in Kürze.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
- Clustering
Apply clustering to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Feature Engineering
Apply feature engineering to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Rfm Analysis
Apply rfm analysis to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
- Scikit Learn
Apply scikit learn to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Segmentation
Apply segmentation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Data 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