관계형 데이터베이스에 고객 및 보험 가입 반려동물 프로필, 정책 세부 정보, 보험료, 청구가 저장되어 있습니다. 마케팅 관리자는 유사한 프로필을 가진 잠재 고객을 찾기 위해 타겟 소셜 미디어 캠페인을 실행하려고 합니다. 소셜 미디어에서 일치시킬 고유한 고객 세그먼트를 식별하는 데 가장 적합한 모델링 접근 방식은 무엇입니까?

클러스터링은 레이블이 없는 데이터에서 유사성을 기반으로 그룹을 식별하는 비지도 학습 방법입니다. 이 시나리오에서는 마케팅 관리자가 기존 고객 데이터에서 고유한 고객 세그먼트를 "발견"해야 하므로 클러스터링이 가장 적합합니다. 클러스터링을 통해 유사한 특성을 가진 고객을 그룹화하여 타겟 소셜 미디어 캠페인을 위한 잠재 고객 프로필을 생성할 수 있습니다. 회귀 모델은 종속 변수를 예측하는 데 사용되며, 여기서는 고객 세그먼트를 발견하는 목적과 일치하지 않습니다. 추천 시스템은 일반적으로 사용자에게 항목을 제안하는 데 사용되며, 고객 세그먼트 식별에는 직접적으로 적용되지 않습니다. 의사 결정 트리 분류기는 레이블이 지정된 데이터에 대한 분류 작업에 사용되지만, 이 시나리오에서는 미리 정의된 고객 세그먼트 레이블이 없습니다.