Introductie
Machine learning transformeert de manier waarop organisaties naar klantgedrag kijken. De analyse in dit artikel biedt een directe maar een strategische versie van een relatief eenvoudige techniek: de beslisboom. Op basis van anonieme klantdata van een webshop hebben we circa 4.000 klanten getraind in een model. Dit onthult het model dat met slechts twee factoren; de klachtenscore en de loyaliteitsscore waarmee het bestedingsgedrag van klantaankopen (low, mid, high) met een redelijke nauwkeurigheid kon worden voorspeld.
De betrouwbaarheid en voorspellende kracht van het model zijn direct gekoppeld aan de machine learning-methodologie voor beslisbomen
1. Grondige datapreparatie: Voordat het model kan leren, zijn essentiële preprocessing-stappen nodig:
- Definiëren van een duidelijke Target Variabele (uitgaven categorie van low, mid, & high values).
- Verwijderen van onbruikbare data (klant-ID’s) en ruis.
- Correct instellen van Datatypes (numeriek versus categorisch) om de beslisboom optimaal te laten functioneren.
2. Robuuste Validatie: De dataset is opgesplitst in een Trainingsset (80%) en een onafhankelijke Testset (20%). Dit voorkomt overfitting. Dat is het risico dat het model alleen patronen in de trainingsdata leert. Door het generen van een testset garandeert het model een realistischer beeld van hoe goed het model nieuwe klanten kan voorspellen.
Strategische inzichten uit de beslisboom:
De interpretatie van de beslisboom biedt marketeers en serviceteams direct bruikbare inzichten:
- Klachten als belangrijke onafhankelijke variabele: De klachtenscore blijkt de sterkste voorspeller te zijn. Klanten met een lage klachtenscore onder de 34% komen vrijwel altijd in het mid-segment (69% van het totaal aantal klanten). Maar ook met een klachtenscore boven de 34% is er nog een mogelijk van 75% om in het middensegment uit te komen. Dit toont aan dat basis tevredenheid (weinig klachten) redelijk is om de bulk van de omzet te behouden.
- Loyaliteit ook te zien als onafhankelijke variabele: Bij de kleinere, heterogene groep met een hoge klachtenscore zorgt de loyaliteitsscore voor meer finesse in het model:
- Lage Loyaliteit: Duwt klanten richting de twee uiterste segmenten (low of high spenders). High spenders ontstaan bijna uitsluitend binnen de specifieke combinatie van veel klachten én lage loyaliteit. Dit is dus een doelgroep die hoge bestedingen noodzakelijk acht wat de klantrelatie waardevol maar ook fragiel maakt.
- Hoge Loyaliteit: Werkt dempend op de negatieve invloed van klachten en houdt klanten vaker in het mid-segment.
Evaluatie en performance van het model
Het model behaalde een initiële Accuracy Score van 70,5%, wat een solide uitgangspunt is. Echter, de Confusion Matrix onthulde dat het model vrijwel enkel naar het midden-segment neigt, waardoor de uiterste segmenten (low en high spenders) vaak zijn gemist.
Dit onderstreept het belang van:
- Modelinspectie en validatie: Blind vertrouwen op de eerste modelversie is risicovol. De evaluatie is cruciaal om te zien welke segmenten nog onvoldoende worden onderscheiden.
- Iteratieve verbetering: De volgende stap is Feature Engineering; het slimmer verrijken en herconstrueren van variabelen—om het onderscheidend vermogen te vergroten en de nauwkeurigheid richting een target van 90% te brengen.
Dit model levert direct inzichten op voor retentieplannen (high-spenders met lage loyaliteit), preventieve serviceflows (mid-spenders met oplopende klachten) en het verhogen van conversie door gerichte upsell-acties.
Conclusie
De conclusie is helder: Klachten bepaalden in deze dataset de hoofdrichting. Loyaliteit betaalt zich uit in een dempend effect bij hoge klachtenscore.
