Tutoriel : Segmentation des clients avec Genie Code

Dans ce tutoriel, vous utilisez Genie Code pour exécuter la segmentation des clients de bout en bout directement à l’intérieur d’un notebook Databricks. À partir d’un ensemble de données brutes de campagne marketing, Genie Code gère le profilage des données, l’ingénierie des caractéristiques, le clustering K-means et la génération de persona, tout cela à partir d'une seule invite.

Exigences

• Un espace de travail Databricks avec Genie Code activé.
• Les fonctionnalités d’intelligence artificielle propulsées par les partenaires sont activées pour le compte ainsi que l’espace de travail. Consultez les fonctionnalités d’IA optimisées par les partenaires.
• Préversion du mode Agent de code Genie activée. Consultez Gérer les préversions d’Azure Databricks.

Étape 1 : Obtenir le jeu de données

Pour ce tutoriel, vous utilisez un jeu de données de campagne marketing.

1. Téléchargez le jeu de données Marketing Campaign à partir de Kaggle.
2. Cliquez sur > ou charger des données.
3. Cliquez sur Créer ou modifier une table.
4. Cliquez sur Parcourir ou glisser-déplacer le fichier téléchargé dans la zone de dépôt.
5. Sélectionnez le catalogue cible et le schéma dans le catalogue Unity.
6. (Facultatif)Modifiez le nom du tableau.
7. Cliquez sur Créer une table.

Étape 2 : Ouvrir un bloc-notes

1. Dans la barre latérale, cliquez sur Nouveau et sélectionnez Bloc-notes.
2. Nommez le bloc-notes Marketing Campaign Data.
3. Raccordez le notebook aux ressources de calcul ou utilisez le calcul serverless.

Étape 3 : Lancer le code Genie en mode Agent

Le code Genie en mode Agent peut planifier et exécuter des tâches en plusieurs étapes de manière autonome : il lit les sorties de cellule, corrige les erreurs et adapte son approche en fonction des résultats.

1. Dans le coin supérieur droit du bloc-notes, cliquez sur Pour ouvrir le volet Génie Code.
2. Dans le sélecteur de mode en bas du volet Génie Code, sélectionnez Agent.

Étape 4 : Envoyer votre invite de segmentation

L’analyse de segmentation est généralement effectuée par le clustering des clients qui ont des modèles d’achat similaires. Par exemple, les segments peuvent être basés sur des revenus, des données démographiques ou des comportements d’achat spécifiques. Une approche courante est le clustering K-means, une technique qui regroupe automatiquement des clients similaires en segments distincts, appelés « groupes ».

Entrez l’invite suivante, puis appuyez sur Entrée ou cliquez sur

Help me cluster my customers from my marketing campaign to profile them. I want to identify interesting segments that may be useful for marketing purposes.

Genie Code décompose l’invite en étapes et les exécute :

1. Comprend le contexte : Genie Code lit votre invite et l’état actuel du notebook.
2. Recherche des données pertinentes : Genie Code recherche unity Catalog pour rechercher des ressources de données pertinentes et les charge pour analyse.
3. Génère et exécute du code : Genie Code modifie les cellules de bloc-notes en suivant un flux de travail de science des données standard : importation de bibliothèques, prétraitement des données, entraînement du modèle et visualisation des résultats.
4. Résume les résultats : Genie Code contient un résumé en langage brut de ce qu’il a trouvé.

Genie Code demande votre approbation avant d’exécuter le code. Passez en revue chaque étape, puis cliquez sur Autoriser. Vous pouvez également sélectionner Autoriser dans ce thread pour approuver toutes les étapes de la conversation actuelle, ou Toujours autoriser à ignorer les invites d’approbation futures.

Étape 5 : Passer en revue les résultats

Une fois le code Genie terminé, passez en revue les cellules de notebook générées et le résumé dans le volet Génie Code. Le résumé décrit chaque segment de client identifié, y compris les caractéristiques démographiques, le comportement d’achat et les suggestions pour l’engagement de chaque groupe.

Par exemple, Génie Code peut identifier des segments tels que les Loyalistes Premium (à revenu élevé, les acheteurs fréquents) et les demandeurs de marché (sensibles aux prix, pilotés par la promotion).

Étape 6 : Affiner avec les incitations de suivi

Utilisez des invites de suivi pour approfondir l’analyse :

• Are there any other clustering techniques we should consider?
• What happens if we increase the number of clusters?
• Filter to customers who have made a purchase in the last 90 days.

Chaque invite de suivi s’appuie sur les résultats précédents sans recommencer.

Ressources additionnelles

• Utiliser le code Genie pour la science des données
• Conseils pour améliorer les réponses de Genie Code
• Utiliser le code Genie