Introducció

En aquest projecte, aprendrem a utilitzar Tableau per segmentar clients basant-nos en diverses mètriques. La segmentació de clients és una tècnica essencial en màrqueting i anàlisi de negocis, ja que permet identificar grups de clients amb característiques similars i adaptar les estratègies de màrqueting per a cada segment.

Objectius del Projecte

  1. Importar i preparar les dades de clients.
  2. Crear visualitzacions per explorar les dades.
  3. Aplicar tècniques de segmentació utilitzant agrupaments (clustering).
  4. Analitzar els segments de clients resultants.
  5. Crear un quadre de comandament per presentar els resultats.

Pas 1: Importar i preparar les dades

1.1 Connectar-se a la font de dades

  1. Obre Tableau i selecciona "Connect to Data".
  2. Tria el fitxer o la base de dades que conté les dades dels clients. Per a aquest projecte, utilitzarem un fitxer CSV anomenat clients.csv.

1.2 Revisar i netejar les dades

  1. Assegura't que les dades s'han importat correctament.
  2. Revisa les columnes per assegurar-te que els tipus de dades són correctes (per exemple, números, dates, textos).
  3. Si cal, neteja les dades eliminant valors nuls o corregint errors.
ID, Nom, Edat, Gènere, Ingressos Anuals, Despesa Anual
1, Joan, 34, Home, 50000, 15000
2, Maria, 28, Dona, 60000, 20000
...

Pas 2: Crear visualitzacions per explorar les dades

2.1 Crear un gràfic de dispersió

  1. Arrossega Ingressos Anuals a l'eix X.
  2. Arrossega Despesa Anual a l'eix Y.
  3. Utilitza Gènere com a color per diferenciar els punts.
# Exemple de codi per crear un gràfic de dispersió
# No és codi real de Tableau, només una representació

scatter_plot = ScatterPlot(data=clients)
scatter_plot.set_x_axis('Ingressos Anuals')
scatter_plot.set_y_axis('Despesa Anual')
scatter_plot.set_color('Gènere')
scatter_plot.show()

2.2 Crear un histograma de distribució d'edats

  1. Arrossega Edat a les files.
  2. Selecciona Histogram com a tipus de gràfic.
# Exemple de codi per crear un histograma
# No és codi real de Tableau, només una representació

histogram = Histogram(data=clients)
histogram.set_bins('Edat')
histogram.show()

Pas 3: Aplicar tècniques de segmentació utilitzant agrupaments (clustering)

3.1 Utilitzar l'eina de clustering de Tableau

  1. Selecciona el gràfic de dispersió creat anteriorment.
  2. A la pestanya Analytics, arrossega Cluster al gràfic.
  3. Tableau crearà automàticament els grups basant-se en les mètriques seleccionades (Ingressos Anuals i Despesa Anual).

3.2 Ajustar els paràmetres del clustering

  1. Pots ajustar el nombre de clústers segons les necessitats del teu anàlisi.
  2. Revisa els resultats i assegura't que els clústers tenen sentit des d'un punt de vista de negoci.
# Exemple de codi per aplicar clustering
# No és codi real de Tableau, només una representació

clustering = Clustering(data=clients)
clustering.set_features(['Ingressos Anuals', 'Despesa Anual'])
clustering.set_number_of_clusters(3)
clustering.apply()

Pas 4: Analitzar els segments de clients resultants

4.1 Crear visualitzacions per a cada segment

  1. Crea gràfics de barres per mostrar la distribució d'edat i gènere dins de cada clúster.
  2. Crea gràfics de línies per mostrar la despesa anual mitjana per clúster.

4.2 Interpretar els resultats

  1. Analitza les característiques de cada clúster (per exemple, ingressos alts amb despesa baixa, ingressos baixos amb despesa alta, etc.).
  2. Identifica oportunitats de màrqueting per a cada segment.

Pas 5: Crear un quadre de comandament per presentar els resultats

5.1 Dissenyar el quadre de comandament

  1. Afegeix totes les visualitzacions creades als passos anteriors.
  2. Organitza les visualitzacions de manera que sigui fàcil d'interpretar.

5.2 Afegir filtres i interactivitat

  1. Afegeix filtres per permetre als usuaris explorar els segments de clients.
  2. Afegeix accions de ressaltat per millorar la interactivitat.
# Exemple de codi per crear un quadre de comandament
# No és codi real de Tableau, només una representació

dashboard = Dashboard()
dashboard.add_visualization(scatter_plot)
dashboard.add_visualization(histogram)
dashboard.add_visualization(bar_chart)
dashboard.add_visualization(line_chart)
dashboard.add_filter('Gènere')
dashboard.add_highlight_action()
dashboard.show()

Conclusió

En aquest projecte, hem après a segmentar clients utilitzant Tableau. Hem importat i preparat les dades, creat visualitzacions per explorar-les, aplicat tècniques de clustering per segmentar els clients, analitzat els segments resultants i creat un quadre de comandament per presentar els resultats. Aquestes habilitats són essencials per a qualsevol analista de dades que vulgui comprendre millor els seus clients i adaptar les estratègies de màrqueting en conseqüència.

Curs de Tableau

Mòdul 1: Introducció a Tableau

Mòdul 2: Tècniques bàsiques de visualització

Mòdul 3: Tècniques de visualització intermèdies

Mòdul 4: Tècniques avançades de visualització

Mòdul 5: Preparació i transformació de dades

Mòdul 6: Anàlisi avançada

Mòdul 7: Optimització del rendiment

Mòdul 8: Tableau Server i Online

Mòdul 9: Projectes del món real

© Copyright 2024. Tots els drets reservats