Customer-segmentation-using-R

La segmentation de la clientèle est l'une des applications les plus importantes de l'apprentissage non supervisé. En utilisant des techniques de clustering, les entreprises peuvent identifier les différents segments de clients, ce qui leur permet de cibler la base d'utilisateurs potentiels. Dans ce projet de Machine Learning, nous allons utiliser le K-means clustering qui est l'algorithme essentiel pour le clustering de données non étiquetées. Les entreprises qui déploient la segmentation de la clientèle partent du principe que chaque client a des besoins différents et nécessite un effort marketing spécifique pour y répondre de manière appropriée. Les entreprises cherchent à obtenir une approche plus approfondie du client qu'elles ciblent. Par conséquent, leur objectif doit être spécifique et doit être adapté pour répondre aux exigences de chaque client individuel. En outre, grâce aux données collectées, les entreprises peuvent acquérir une compréhension plus approfondie des préférences des clients ainsi que des exigences pour découvrir des segments précieux qui leur rapporteraient un maximum de bénéfices. De cette façon, elles peuvent élaborer des stratégies marketing plus efficaces et minimiser les risques pour leurs investissements. Dans ce projet, nous allons examiner le modèle de segmentation des clients. Nous allons le développé en utilisant une classe du Machine Learning connue sous le nom de unsupervised learning. Plus précisément, nous allons utiliser un algorithme de regroupement appelé cluster K-means. Nous allons analyser et visualiser les données, puis procédé à la mise en œuvre de notre algorithme. J'espère que vous apprécierez ce projet.