Сегментация клиентов

Начинаю с вопроса, что будем делать с сегментами: разные коммуникации, предложения, приоритет поддержки. От этого зависят признаки. Обычно это RFM (давность, частота, деньги) и поведение: категории покупок, каналы, скидочность. Денежные признаки с тяжёлым хвостом логарифмирую, всё стандартизую, выбросы ограничиваю. Базовый алгоритм k-means с k-means++ и несколькими запусками; если кластеры вытянутые или разной плотности, пробую GMM или HDBSCAN. Число кластеров выбираю по локтю и силуэту, но решает интерпретируемость: 4-7 описуемых сегментов полезнее 20 похожих. Проверяю стабильность: перезапуски с разными сидами и бутстрепом, на данных следующего месяца клиенты не должны массово перескакивать между сегментами. Описываю профиль каждого сегмента средними по признакам. А пользу доказывает эксперимент: таргетированная по сегментам коммуникация против общей.