Sie haben Kunden- und versicherte-Haustier-Profile, Vertragsdetails, Prämien und Schadensfälle in einer relationalen Datenbank gespeichert. Ein Marketingmanager möchte eine gezielte Social-Media-Kampagne durchführen, um neue potenzielle Kunden mit ähnlichen Profilen zu finden. Welcher Modellierungsansatz ist am besten geeignet, um unterschiedliche Kundensegmente für das Matching in sozialen Medien zu identifizieren?

Clustering ist der am besten geeignete Ansatz, da es sich um eine unüberwachte Lernmethode handelt, die darauf abzielt, intrinsische Gruppierungen oder Segmente in den Kundendaten zu finden, ohne dass vordefinierte Labels erforderlich sind. Dies ist ideal, um unterschiedliche Kundensegmente für gezieltes Marketing zu identifizieren. Ein Regressionsmodell ist für die Vorhersage kontinuierlicher Werte und nicht für die Segmentierung gedacht. Empfehlungssysteme sind für die Vorhersage von Präferenzen oder die Empfehlung von Artikeln basierend auf dem Verhalten anderer Benutzer konzipiert. Ein Entscheidungsbaum-Klassifikator ist ein überwachtes Lernverfahren, das vordefinierte Klassen benötigt, die in diesem Szenario nicht vorhanden sind.