The Business Insight Index – Evaluating Customer Insights through Hybrid Models

Customer segmentation and target analysis are two essential tasks when identifying a company’s customers. To perform these tasks, this thesis develops and applies hybrid data-mining models, integrating clustering and decision trees. The hybrid models are applied to the life-logging camera company Narrative, in order to gain insights into their customer data. From previous research, we found that these hybrid models lacked means for evaluating the amount of insights proposed to decision makers. For this reason, we created, tested, and validated a new evaluation measure – the Description Tree Index. Through experiments on five separate datasets, we conclude that the measure enables decision makers to evaluate the insights gained through the hybrid model. In each case, the index generates the best results for the expected number of segments. We then integrated the Description Tree Index with existing evaluation models to form a Business Insight Index. This index evaluates customer segmentation and target analysis from both a business and data-mining perspective. By applying the index to the Narrative data, we found four customer segments to present the most insights.Att öka förståelsen av sina kunder har utvecklats till en allt viktigare uppgift för dagens företag. För att få bättre kunduppfattning utvecklas i detta examensarbete ett nytt mått som bedömer kundinformation. Ett allt vanligare problem för affärsverksamheter är att försäljnings- och marknadsföringskostnader ökar. Detta beror på att dagens kunder har alltmer olikartade köpbeteenden. För att kunna prioritera de mest värdeskapande kunderna krävs numera att en segmentering genomförs. Att segmentera kunder innebär att dela upp en marknad i mindre delar utefter olika kundegenskaper, exempelvis ålder, kön eller inkomstnivå. Att segmentera kunder har dock blivit en allt mer komplex uppgift, då informationen om kundernas egenskaper och beteende ökat lavinartat de senaste åren. Bara på det sociala mediet Facebook laddas över 500 terabyte data upp varje dag. Med hjälp av data mining kan segmentering och prioritering utföras även på stora mängder data. Data mining består av verktyg och tekniker för att hitta mönster, samband och trender i data. Dessa insikter kan sedan utnyttjas av beslutsfattare för att skapa konkurrensfördelar. The Business Insight Index För att kunna utvärdera kundinsikterna skapas i examensarbetet ett nytt mått – Business Insight Index (BII). Detta mått kan användas för att avgöra om en kundsegmentering är mer kvalitativ än annan. Genom att utvärdera mängden information som görs tillgänglig till beslutsfattare kan måttet förbättra kundsegmenteringsprocessen. BII uppvisar goda resultat vid test på fem datafiler där segmenteringen är känd sedan tidigare. För varje datafil genererar måttet bäst resultat för de förväntade segmenten. Traditionella evalueringsmetoder håller inte måttet Vanligtvis utvärderas segmentering inom data mining genom att mäta hur inbördes lika segmenten är i förhållande till hur olika de är sinsemellan. Dessa mått tar dock inte hänsyn till mängden information som förmedlas till säljare och marknadsförare. Bättre kundinformation kan på sikt leda till konkurrensfördelar och ökad försäljning. Därför är det viktigt att dels utvärdera segmentens kvalitativa egenskaper, men även till vilken grad dessa kan förstås och kommuniceras. Narrative För att hjälpa företaget Narrative att segmentera sina kunder utnyttjas BII. Narrative är ett Linköpingsbaserat företag som marknadsför lifelogging-kameror. Var 30:e sekund tar dessa bilder, vilka kan laddas upp till företagets servrar. Kunder kan sedan komma åt korten via företagets mobil-app. Genom att dela in företagets kunder i segment och sedan utvärdera dessa, får Narrative information om vilka värdedrivare kunderna ser i produkten. Är exempelvis hög bildkvalitet viktigare än anpassningsmöjligheter till sociala medier? Eller är bildfrekvensen den viktigaste faktorn? Då företaget identifierar kamerans värdedrivare kan produkten utvecklas och marknadsföras till de olika segmenten. Integrering av segmentering och beslutsträd Genom att analysera segmenten i beslutsträd framkommer vilka egenskaper som är utmärkande för kunderna. Beslutsträdet förutsäger vilka värden som kommer krävas för att en kund ska placeras i ett specifikt segment. Detta verktyg är fördelaktigt då det möjliggör en visualisering av kunderna som enkelt kan förstås av och förklaras för beslutsfattare