Dela via

Självstudie: Kundsegmentering med Genie Code

I den här handledningen kommer du att använda Genie Code för att köra slutet-till-slutet kundsegmentering direkt i en Databricks-notebook. Från en rå datauppsättning för en marknadsföringskampanj hanterar Genie Code dataprofilering, funktionsutveckling, K-means-klustring och personagenerering – allt från en enda instruktion.

Kundsegmenteringsanalys med Genie Code

Requirements

Steg 1: Hämta datauppsättningen

I den här handledningen använder du en datauppsättning för marknadsföringskampanjdata.

  1. Ladda ner Marknadsföringskampanjens datauppsättning från Kaggle.
  2. Klicka på Ny ikonNy > lägg till eller ladda upp data.
  3. Klicka på Skapa eller ändra en tabell.
  4. Klicka på Bläddra eller dra och släpp den nedladdade filen till släppzonen.
  5. Välj målkatalogen och schemat i Unity Catalog.
  6. (Valfritt) Redigera tabellnamnet.
  7. Klicka på Skapa tabell.

Steg 2: Öppna en notebook-fil

  1. I sidopanelen klickar du på Ny och väljer Anteckningsbok.
  2. Ge anteckningsboken namnet Marketing Campaign Data.
  3. Bifoga notebook-filen för att beräkna eller använda serverlös beräkning.

Steg 3: Starta Genie Code i agentläge

Genie Code i agentläge kan planera och köra uppgifter i flera steg autonomt – den läser cellutdata, åtgärdar fel och anpassar sin metod baserat på resultat.

  1. I det övre högra hörnet i anteckningsboken klickar du på IKONEN DB-assistent. Öppna fönstret Genie Code.
  2. I lägesväljaren längst ned i fönstret Genie Code väljer du Agent.

Steg 4: Skicka din segmenteringsprompt

Segmenteringsanalys utförs ofta av klustring av kunder som har liknande inköpsmönster tillsammans. Segment kan till exempel baseras på inkomst, demografi eller specifika inköpsbeteenden. En vanlig metod är K-means-klustring, en teknik som automatiskt grupperar liknande kunder i distinkta segment, som kallas "kluster".

Ange följande fråga och tryck på Retur eller klicka på Ikonen Skicka.:

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 delar upp prompten i steg och kör dem:

  1. Förstår kontext – Genie Code läser din uppmaning och anteckningsbokens aktuella tillstånd.
  2. Hittar relevanta data – Genie Code söker i Unity Catalog efter relevanta datatillgångar och läser in dem för analys.
  3. Genererar och kör kod – Genie Code redigerar notebook-celler efter ett standardarbetsflöde för datavetenskap: importera bibliotek, förbearbeta data, träna modellen och visualisera resultat.
  4. Sammanfattar resultat – Genie Code har en klarspråkig sammanfattning av vad den hittade.

Genie Code ber om ditt godkännande innan kod körs. Granska varje steg och klicka på Tillåt. Du kan också välja Tillåt i den här tråden för att godkänna alla steg i den aktuella konversationen, eller Tillåt alltid att du hoppar över framtida godkännandeprompter.

Steg 5: Granska resultatet

När Genie Code har slutförts granskar du de genererade notebook-cellerna och sammanfattningen i fönstret Genie Code. Sammanfattningen beskriver varje identifierat kundsegment, inklusive demografiska egenskaper, inköpsbeteende och förslag på hur du engagerar varje grupp.

Genie Code kan till exempel identifiera segment som Premium Loyalists (höginkomsttagare, frekventa köpare) och Bargain Seekers (priskänsliga, kampanjdrivna).

Kundsegmenteringsanalys resulterar i Genie Code.

Steg 6: Förfina med uppföljningsprompter

Använd uppföljningsprompter för att fördjupa dig i analysen:

  • 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.

Varje uppföljningsprompt bygger på tidigare resultat utan att börja om.

Marknadsföringskampanjdata på en instrumentpanel.

Ytterligare resurser

  • Last updated on