34、基于聚类算法的客户细分分析

基于聚类算法的客户细分分析

1. 引言

在当今时代，将客户作为企业最重要的资源来对待的重要性日益凸显。企业正迅速投入资金以更好地获取、维系和发展客户。企业智力的概念对于企业利用方法优势来更好地理解能力建设项目起着关键作用。因此，客户细分分析作为一种全面的获取和保留客户的方法，利用商业智慧来提高企业项目的客户吸引力，受到了广泛关注。

客户细分有两个最重要的目的，其中之一是通过提高认知度来促进客户发展。这一目的需要采用系统的视角，以准确评估客户的具体情况，并探索客户的价值，从而获得更深入的客户洞察。随着时代的不断变化，企业正在通过部署系统工程、变更管理和规划信息技术响应来改变其企业发展模式，这有助于获取新客户、保留和维护现有客户群体，并提升客户的长期价值。

由于市场上产品和服务种类繁多，且不同组织之间竞争激烈，这种客户关系管理形式在识别和挖掘特定公司的优质客户以及获取卓越的营销方法以获得和保持竞争优势方面发挥着重要作用。无监督学习可用于多种目的，包括客户细分。客户细分使企业能够找到众多具有不同思维和行为方式、在支出和采购习惯上关注不同方面的客户类别。

企业可以使用K-means聚类技术发现众多客户细分，通过按性别、年龄、兴趣和其他购买习惯对潜在用户群体进行划分，从而进行有针对性的营销。这些技术揭示了内部相关和外部多样的类别。消费者在特征和需求上存在差异，所有聚类技术的主要目标是找出消费者集合，并将客户群体分类为具有相似特征的类别，以便更有效地进行目标营销。数据可视化通过不同的视觉元素（如图表和图形）来提供易于理解的方式，以推断数据中的趋势、异常值和模式。

K-means聚类是一种向量量化方法，它将观察值划分为不同的聚类，每个观察值属于与其均值最