Этап 3. Кластеризация.
Когда данные поступили в Imprice, алгоритмы с машинным обучением разделили ассортимент по ролям в покупательской корзине, выявив для каждого SKU степень и характер его влияния на выручку и продажи других позиций. Получили сегменты:
– hard KVI,
– soft KVI,
– Back Basket,
– Long Tail,
– …
Далее кластеризацию уточняли раз в месяц, запуская алгоритмы снова. Такие уточнения позволяют:
а) Выявить новые KVI, которые ранее невозможно было идентифицировать из-за недостатка данных.
б) Определить, какие товары изменили свои роли в покупательской корзине — например, превратились в KVI или, наоборот, перестали относиться к KVI.
Всего за время пилота, проанализировав 20000 SKU, алгоритмы обнаружили 65 Hard KVI и около 1000 Soft KVI.