৫ লাখ লেনদেন বিশ্লেষণে দেখা গেল, গ্রাহক বিভাজনের আসল বাধা ডেটা বোঝাই
একটি প্রকল্পে ৫৪১,০০০ খুচরা লেনদেন বিশ্লেষণ করে গ্রাহক বিভাজন করা হয়েছে। দেখা গেছে, সবচেয়ে কঠিন অংশটি ছিল মেশিন লার্নিং নয়, বরং ডেটা বোঝা এবং প্রক্রিয়াকরণ। শুধু লেনদেনের তথ্য দিয়েই কার্যকর গ্রাহক গ্রুপ তৈরি করা সম্ভব।
একটি প্রকল্পে ৫৪১,০০০ খুচরা লেনদেন বিশ্লেষণ করে গ্রাহক বিভাজন করা হয়েছে। দেখা গেছে, সবচেয়ে কঠিন অংশটি ছিল মেশিন লার্নিং নয়, বরং ডেটা বোঝা এবং প্রক্রিয়াকরণ। শুধু লেনদেনের তথ্য দিয়েই কার্যকর গ্রাহক গ্রুপ তৈরি করা সম্ভব।
প্রতিটি ব্যবসারই গ্রাহক আছে। কিন্তু খুব কম ব্যবসাই তাদের সত্যিকার অর্থে বোঝে।
গতকাল যিনি পণ্য কিনেছেন, তাকে দুই বছর আগে শেষবার কেনা গ্রাহকের মতো একইভাবে দেখা উচিত নয়। একবার কেনা গ্রাহক আর নিয়মিত ক্রেতার জন্য একই বিপণন অফার পাঠানো সাধারণত অর্থহীন। এই চিন্তা থেকেই একটি প্রকল্পের জন্ম হয়েছে।
প্রকল্পটির মূল প্রশ্ন ছিল সহজ: শুধুমাত্র লেনদেনের তথ্য ব্যবহার করে কি গ্রাহকদের এমন গ্রুপ তৈরি করা সম্ভব যা ব্যবসাকে ভালো সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করবে? উত্তর হ্যাঁ। কিন্তু এই সাফল্যের পেছনে বড় চ্যালেঞ্জ ছিল মেশিন লার্নিং নয়।
ডেভেলপার সম্প্রদায়ের প্ল্যাটফর্ম dev.to-তে প্রকাশিত একটি নিবন্ধে এই প্রকল্পের বিস্তারিত বর্ণনা দেওয়া হয়েছে। সেখানে ৫৪১,০০০টি খুচরা লেনদেন বিশ্লেষণ করে গ্রাহক বিভাজন করা হয়েছে। গবেষকরা দেখেছেন, বিভিন্ন ধরনের গ্রাহককে ভিন্নভাবে দেখলে বিপণন সিদ্ধান্ত আরও কার্যকর হয়।
প্রকল্পটির সবচেয়ে কঠিন অংশ ছিল মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করা নয়। বরং সবচেয়ে বড় বাধা ছিল ডেটা বোঝা এবং প্রক্রিয়াকরণ। কাঁচা লেনদেনের তথ্য থেকে অর্থপূর্ণ প্যাটার্ন বের করতে প্রচুর সময় লেগেছে। ডেটা পরিষ্কার করা, বৈশিষ্ট্য তৈরি করা এবং সঠিক প্রশ্ন চিহ্নিত করাই আসল কাজ ছিল।
গ্রাহক বিভাজন একটি শক্তিশালী কৌশল। এটি ব্যবসাকে বলে দেয় কোন গ্রাহক গ্রুপের জন্য কোন পণ্য বা অফার সবচেয়ে উপযুক্ত। একবারী ক্রেতাদের জন্য এক ধরনের প্রস্তাব, আর নিয়মিত ক্রেতাদের জন্য অন্য ধরনের প্রস্তাব দেওয়া যায়। এতে বিপণন ব্যয় কমে এবং বিক্রি বাড়ে।
বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটেও এই গবেষণার গুরুত্ব অনেক। দেশের ই-কমার্স ও খুচরা ব্যবসায়ীরা প্রায়ই গ্রাহক বুঝতে ব্যর্থ হন। ছোট ও মাঝারি ব্যবসার জন্য ব্যয়বহুল ডেটা সায়েন্স টিম রাখা সম্ভব হয় না। এই প্রকল্প দেখায় যে, শুধু লেনদেনের তথ্য দিয়েই কম খরচে গ্রাহক বিভাজন করা সম্ভব। বাংলাদেশি ফ্রিল্যান্সার ও ডেভেলপাররা এই পদ্ধতি ব্যবহার করে স্থানীয় ব্যবসার জন্য সহজ সমাধান তৈরি করতে পারেন।
ভবিষ্যতে আরও সহজ টুল তৈরি হবে বলে আশা করা যায়। ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জটিলতা কমলে ছোট ব্যবসার জন্যও গ্রাহক বিভাজন সহজলভ্য হবে। গ্রাহক বোঝার এই পদ্ধতি ব্যবসার সিদ্ধান্তকে আরও তথ্যভিত্তিক ও কার্যকর করে তুলবে।
আরও পড়ুন
এই সংবাদটি আন্তর্জাতিক সূত্রের তথ্য অবলম্বনে AI-সহায়তায় বাংলায় উপস্থাপন ও বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে সম্পাদিত। মূল তথ্যের জন্য নিচের সূত্র দেখুন।
মূল প্রতিবেদন: dev.to ML
সোর্স দেখুন ↗মন্তব্য০
লোড হচ্ছে...