Методика работы над крупной техникой на примере этюдов Ф. Шопена (Op. 10 №3, Op. 10 №5, Op. 10 №12)

В статье рассмотрены современные подходы к микросегментации потребителей с использованием алгоритмов машинного обучения. Проведён анализ методов кластеризации, супервизированного и гибридного обучения, применимых для сегментирования клиентских баз данных. Особое внимание уделено практическому использованию микросегментации в российских компаниях - таких как Ozon, Wildberries, Сбер и Тинькофф, где технологии машинного обучения интегрируются в экосистемные платформы. На основании обзора отечественных и зарубежных источников выявлены преимущества и ограничения различных методов, а также обозначены перспективы развития микросегментации в условиях цифровизации бизнеса. Работа может быть полезна специалистам в области маркетинга, аналитики данных и цифровой трансформации.