У кваліфікаційній роботі досліджено методи аналізу та кластеризації клієнтської бази інтернет-магазину з метою формування персоналізованих комерційних пропозицій. Об’єктом дослідження є процес сегментації клієнтів інтернет-магазину на основі транзакційних даних. Предметом дослідження є алгоритми кластеризації та методи машинного навчання, що застосовуються для виявлення груп клієнтів зі схожою поведінкою.
В роботі проведено аналіз предметної галузі, розглянуто RFM-модель сегментації клієнтів, досліджено алгоритми k-Means, DBSCAN та ієрархічної кластеризації. Виконано попередню обробку даних, здійснено вибір оптимальних параметрів моделі та сформовано рекомендаційну систему для генерації персоналізованих пропозицій.
Практична цінність роботи полягає у розробці програмного модуля сегментації клієнтів, який може бути інтегрований у систему управління інтернет-магазином для підвищення ефективності маркетингових кампаній та зростання показників конверсії.
