リテール銀行の顧客は、人口統計、行動、潜在的な経済価値の点で多様です。過去のデータを処理することで、類似した特性を持つ顧客のグループを定義することができます。これらのセグメントがどのように構成され、銀行にとってどの程度の収益性があり、どのようにして顧客が最も収益性の高いセグメントに入るのかを理解することは、銀行のビジネスを改善するための洞察を得ることにつながる。これらのセグメントは、ビジネスの意思決定、KPI計算、そして顧客生涯価値、解約商品推奨、次善の策など様々なマーケティングのユースケースのインプットとなります。

このアプローチでは、クラスタリングアルゴリズムという機械学習を用いて、顧客の明確なクラスターを特定します（このクラスターを分析では「セグメント」と呼びます）。さらに、これらのクラスターを理解し、銀行の商品構成や既存の顧客階層化アプローチとどのように関連しているかを分析します。

# 価値
 - [独自の顧客セグメンテーション・プロジェクトの作成と設定](article:5)：プロジェクトのデータモデルに独自のデータを接続し、ニーズに合わせて設定のいくつかの要素を調整し、Flowを実行してすぐにインサイトを生成します。
 - [教師なし学習のためのVisualML機能の活用](article:6)： K Meansクラスタリングによる教師なし学習を使って、データのみで顧客をセグメント化します。
 - [事前定義されているダッシュボードから実用的なインサイト](article:7)：新たに発見されたセグメントの内訳をわかりやすく表示したり、既存のビジネス指標や顧客分析との比較対照を行うことができます。


