L’ analisi di clustering per categoria rappresenta un potente strumento per analizzare il comportamento dei clienti e la loro percezione dei prodotti offerti. Attraverso la segmentazione dei prodotti in cluster, possiamo identificare quali categorie attirano maggiormente l’interesse degli utenti, quali tendono ad essere più spesso aggiunte al carrello, e quali hanno tassi di conversione più elevati. Oltre ad affinare le strategie di marketing, personalizzare le offerte e ottimizzare l’assortimento di prodotti, la suddivisione in cluster aiuta a rilevare tendenze di acquisto e a identificare i prodotti con maggiore potenziale di guadagno o quelli che richiedono interventi per migliorarne le performance.

Strumenti per l’analisi dei cluster

Per l’analisi dei cluster nel contesto e-commerce, abbiamo utilizzato un mix di tecnologie e strumenti di data science. I dati sono stati inizialmente estratti e acquisiti tramite Google Cloud BigQuery. Questo ci ha permesso di accedere e analizzare dati complessi relativi al comportamento degli utenti e alle performance dei prodotti.

Dopo l’acquisizione, i dati sono stati elaborati e analizzati utilizzando Python, un linguaggio di programmazione versatile e ampiamente utilizzato nel campo della data science. In particolare, abbiamo impiegato librerie come Pandas per la manipolazione dei dati, NumPy per le operazioni matematiche, Matplotlib e Seaborn per la visualizzazione dei dati, e Scikit-learn per la standardizzazione dei dati e l’applicazione dell’algoritmo di clustering K-means.

Questi strumenti hanno reso possibile segmentare i dati in cluster significativi, facilitando l’identificazione di pattern e tendenze nascoste nel comportamento dei clienti e nelle performance dei prodotti. Attraverso questa analisi, siamo stati in grado di trarre intuizioni preziose.

Rappresentazione grafica del cluster per categoria prodotti

Ecco una rappresentazione grafica del cluster per categoria realizzato con riferimento ad un e-commerce nel settore Hi-Tech. Essa ci ha permesso di individuare a colpo d’occhio categorie con scarse performance.

Osservando l’analisi dei cluster notiamo subito che il Cluster 1 è quello più critico.

Analisi Cluster 1:

1. Metriche Basse: A differenza degli altri cluster, sembra che il Cluster 1 abbia valori generalmente bassi in tutte le metriche se confrontati con altri cluster. Questo può suggerire che questo cluster sia composto da prodotti o clienti meno attivi o popolari.
2. Bassa Interazione e Acquisto: Metriche come “total_views”, “unique_visitors”, “add_to_cart_count”, e “total_purchases” sembrano essere inferiori, il che potrebbe indicare che i prodotti in questo cluster attirano meno attenzione e interazione rispetto ad altri cluster. Questo può essere dovuto a una varietà di fattori, come minor riconoscimento del marchio, mancanza di promozioni o semplicemente perché sono nuovi articoli.
3. Opportunità di Miglioramento: I bassi valori nelle metriche di acquisto e visualizzazione possono segnalare un’opportunità per esaminare e migliorare le strategie di marketing e promozione per i prodotti in questo cluster. Potrebbe essere utile indagare sul perché questi prodotti non stanno performando come gli altri: è un problema di visibilità, di prezzo, di descrizioni dei prodotti o di recensioni dei clienti?
4. Dimensione del Cluster: La dimensione del cluster, ci dice quanti elementi appartengono a questo cluster. Una grande dimensione con bassa performance potrebbe indicare un’area significativa di potenziale miglioramento.

In conclusione, il Cluster 1 sembra rappresentare un segmento con bassa performance che potrebbe beneficiare di una maggiore attenzione e ottimizzazione. Analizzando più a fondo le ragioni dietro queste performance e implementando strategie mirate, si potrebbe aumentare l’engagement e le vendite per i prodotti in questo gruppo.

Composizione Cluster 1: categorie e numero di prodotti

L’analisi è stata approfondita con Python indagando sulla composizione delle categorie del cluster 1 e sul numero di prodotti ivi contenuti. Questo consente di fare azioni mirate conoscendo le categorie indagate e responsabili delle scarse performace.

Ovviamente l’analisi può essere approfondita indagando sui prodotti che compongono ciascuna categoria del cluster. Insomma, abbiamo tutte le armi per difenderci, comprendere le criticità e intervenire per il nostro successo e quello del cliente.