Customer Segmentation

정의

Customer Segmentation은 고객을 행동·가치·선호의 유사성에 따라 **유한 개의 세그먼트(segment)**로 나누는 비지도(unsupervised) 과제다. 보통 잠재요인을 먼저 분해한 뒤 군집화하는데, 그 흐름은 행동 특성(feature) → NMF(비음수 parts-based 분해) → factor score → K-Means → 세그먼트로 이어진다.

직관적 이해

“수천 명을 한 명씩 관리할 수는 없으니, 비슷하게 행동하는 묶음으로 줄여 전략을 차별화한다.” 핵심은 세그먼트가 **실행 가능(actionable)**하면서 **안정적(reproducible)**이어야 한다는 데 있다.

타겟팅에서의 역할

세그먼트는 그 자체가 목적이 아니라 **HTE의 조절변수(moderator)**다. 세그먼트마다 uplift가 다르게 나타나므로, 세그먼트는 효과가 왜 이질적으로 갈리는지를 해석하는 축이 된다. User Profiling이 개인 수준의 표현이라면, 세그먼트는 그 개인들을 묶은 군집 요약에 해당한다.

품질·안정성 진단

• 내부 품질: Silhouette, Davies-Bouldin, Calinski-Harabasz — 지금의 할당이 얼마나 좋은지를 본다.
• 재현성: Bootstrap Stability + ARI — 같은 할당이 다시 나타나는지를 본다.
• NMF vs PCA: 비음수·parts-based 해석력 덕분에 행동 데이터에는 NMF를 선호한다.

프로젝트 적용

Dunnhumby에서는 5개 잠재요인이 행동 분산의 **92.44%**를 설명했고, 이를 바탕으로 7개 세그먼트가 나왔다(Bootstrap ARI 0.767 ± 0.113). 이 가운데 High-value 세그먼트 45%가 매출의 68.4%를 차지한다. (프로젝트 canonical)

관련 개념

• Targeting Overview ← 허브
• NMF — 잠재요인 추출
• User Profiling — 개인 수준 선호 표현 (세그먼트의 원자 단위)
• HTE — 세그먼트는 효과 이질성의 moderator

참고

• MOC-Targeting