基于K—means聚类的客户细分案例分析
客户价值评估 (2)
客户价值评估客户价值评估是一种通过分析客户的行为和需求，评估客户对企业的价值和潜在利润的方法。
它帮助企业了解客户的价值，为企业制定有效的市场营销策略和客户关系管理计划提供依据。
本文将详细介绍客户价值评估的步骤和方法，并提供相关数据和案例分析。
一、客户价值评估的步骤1. 收集客户数据：首先，企业需要收集客户的基本信息和购买行为数据。
可以通过客户调查、购买记录、社交媒体分析等方式获取客户数据。
2. 客户细分：根据客户的特征和行为将客户进行细分。
可以根据购买频率、购买金额、产品偏好等指标将客户分为不同的细分群体。
3. 评估客户价值指标：根据企业的业务目标和市场策略，选择合适的客户价值指标进行评估。
常用的客户价值指标包括客户生命周期价值（CLV）、购买频率、购买金额、客户满意度等。
4. 分析客户行为：通过分析客户的购买行为、产品偏好、投诉记录等数据，了解客户的需求和行为模式。
可以使用数据挖掘和统计分析等方法进行客户行为分析。
5. 评估客户潜在利润：根据客户的购买行为和潜在需求，评估客户的潜在利润。
可以通过交叉销售分析、客户细分分析等方法预测客户的购买潜力。
6. 制定市场营销策略：根据客户价值评估的结果，制定相应的市场营销策略。
可以针对高价值客户提供个性化的服务和优惠，提高客户满意度和忠诚度。
二、客户价值评估的方法1. 客户生命周期价值（CLV）方法：客户生命周期价值是评估客户对企业的长期价值的指标。
它基于客户的购买行为和消费模式，预测客户在未来一段时间内的价值。
可以使用统计模型和数据分析方法计算客户的生命周期价值。
2. RFM模型：RFM模型是一种常用的客户细分方法，通过客户的最近一次购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）和购买金额（Monetary）三个指标对客户进行评估。
根据客户的RFM得分，可以将客户分为不同的细分群体，制定相应的市场营销策略。
3. K-means聚类分析：K-means聚类分析是一种无监督学习方法，通过将客户根据相似性进行聚类，发现潜在的客户群体。
R语言用K-mean进行聚类对用户细分
options(digits = 18) #小数可以显示到第18位lss_all_cust_ls_info <- read.table('E:\\Udacity\\Data Analysis High\\R\\R_Study\\高级课程代码\\数据head(lss_all_cust_ls_info)lss_cust_payment <- read.table('E:\\Udacity\\Data Analysis High\\R\\R_Study\\高级课程代码\\数据集\\ head(lss_cust_payment)lss_cust_spend_info <- read.table('E:\\Udacity\\Data Analysis High\\R\\R_Study\\高级课程代码\\数据集head(lss_cust_spend_info)#客户信息head(lss_all_cust_ls_info)str(lss_all_cust_ls_info)summary(lss_all_cust_ls_info)#支付信息head(lss_cust_payment)str(lss_cust_payment)summary(lss_cust_payment)#商品信息head(lss_cust_spend_info)str(lss_cust_spend_info)summary(lss_cust_spend_info)data_cat_wide = dcast(lss_cust_spend_info,cust_id~ls_category,value.var = "ls_spd_share")head(data_cat_wide)names(data_cat_wide)data_cat_wide = data_cat_wide[,-2]#dim(data_cat_wide)#summary(data_cat_wide)data_payment_wide = dcast(lss_cust_payment,cust_id~payment_category_desc,value.var = "payment_am head(data_payment_wide)#dim(data_payment_wide)### 3. join data##把三张表进行合并，通过cust_id来进行列合并cust_all = merge(lss_all_cust_ls_info,data_payment_wide, by="cust_id")cust_all_fnl = merge(cust_all,data_cat_wide, by="cust_id")## 查看合并后的结果head(cust_all_fnl,10)dim(cust_all_fnl)summary(cust_all_fnl)## 提取出客户ID和性别cust_id = cust_all_fnl[,1]cust_sex = cust_all_fnl[,2]## 去除客户ID和性别,同时将除了这两个列之外的缺失值填充0cust_all_fnl2 = cust_all_fnl[,-c(1,2)]cust_all_fnl2[is.na(cust_all_fnl2)] =0## 把性别缺失值变成1.5cust_sex [is.na(cust_sex )] =1.5##把处理后的数据合并cust_all_fnl = data.frame(cust_id,cust_sex,cust_all_fnl2)head(cust_all_fnl)#summary(cust_all_fnl)## 对于异常值进行处理，如果百分比小于0，则变成0，如果百分比大于1 则等于1dim(cust_all_fnl)for(i in 7:dim(cust_all_fnl)[2]){cust_all_fnl[,i][cust_all_fnl[,i]<0] = 0cust_all_fnl[,i][cust_all_fnl[,i]>1] = 1}dim(cust_all_fnl)## 去除礼品字段,因为0值较多,会给后期的聚类操作带来影响mydata = cust_all_fnl[,-28]dim(mydata)summary(mydata) 结论:生成一张所有属性的统计值,查看是否还有NA的值6.选择K值# 如果数据集中的变量过多,要先使用主成分分析找到影响因子在95%以上的列即可# 选择K使得差异最小，下降幅度最小comp = scale(mydata[,-1])wss <- (nrow(comp)-1)*sum(apply(comp,2,var))for (i in 2:15) wss[i] <- sum(kmeans(comp,centers=i)$withinss)plot(1:15, wss, type="b", xlab="Number of Clusters",ylab="Within groups sum of squares")7.使用K-media找到中心点的坐标# 如果数据量较大,首先应对数据进行抽样,然后在找中心点s = sample(1:dim(mydata)[1],2000,replace = F)clus = 4medk = pam(scale(mydata[s,-1]),clus,trace=T)plotcluster(scale(mydata[s,-1]),medk$clustering)table(medk$clustering)Kcenter = medk$medoids8.使用K-mean进行聚类# 每次抽取1000个点进行聚类k = kmeans(scale(mydata[,-1]),centers = Kcenter,nstart = 25,iter.max = 1000) plotcluster(scale(mydata),k$cluster)# 写入到csv文件write.csv(mydata_mean_sd,'E:\\Udacity\\Data Analysis High\\R\\R_Study\\高级课程代码\\数据集\\第一天\# 写入数据库data_sql <- data.frame(mydata, cluster=k$cluster)data_sql_out = data_sql[,c(1,dim(data_sql)[2])] 结论:通过生成的csv文件,我们可以得出如下结论: 通过tot_spend可以得出2,4组的顾客对超市的贡献度较大,其中2类客户是最应该保留的优质客户 通过promo_share可以得出4类客户对折扣较为敏感 通过wz_spend_share可以得出4类用户最喜欢参与打5折的活动 通过对比购物时间段来看1,2类用户喜欢晚上购物,3类用户喜欢下午的时候购物,4类用户喜欢早上购物 通过对比支付方式1,3,4组大部分是现金支付,2组客户喜欢用银行卡支付 通过对比消费商品可得出结论: 2类客户喜欢购买大家电,手机通讯设备,母婴食品的高价格产品 4类客户喜欢购买生鲜,蔬菜等农产品 1类客户喜欢购买一些零食,饮料之类的商品 3类客户是散客,会不定期的购买一些商品 针对1类客户,在下午的时间段可以对零食,饮料进行一些促销和活动 针对2类客户,在晚上的时间段,一些大商品的家电,手机等高价格的产品做一些捆绑销售,同时定期去推送一些新的手机,电器,母婴食品的信息,会有不错的销售业绩 针对4类客户,在早上对农产品,生鲜,肉类等商品可以进行一些打折,买一赠一的,兑换券等活动,提升生鲜商品的业绩 针对3类用户,不是超市的重点客户,暂时不知道如何提升到店率。
基于某百货商场销售数据的K-means聚类分析
基于某百货商场销售数据的K—means聚类分析陈波红（广西民族大学相思湖学院，广西南宁530000）摘要：当代电商产业的迅速发展,使得零售百货行业遭受强大的冲击，故识别消费能力最为出色的会员群体，维护与这部分会员的友好关系，能给零售业带来稳定的利润。
同时筛选出次活跃的会员，通过有针对性的促销活动刺激这部分会员将极大提高零售百货的利润。
本文对2019年某商场的会员进行分层分类，基于信息登记不完整的会员的比例略高于信息登记完整的会员的比例，但这两类会员的年消费总额相差不大，故只分析信息登记完整的会员。
而在信息完整的会员中，年消费频次为10〜100次的会员，消费总额占信息完整会员的60.8%,故使用K-means均值法对这部分消费力较为出色的会员进行分类，由分类结果可识别出消费能力最为出色的会员为第四类会员，他们的人数占比为信息完整会员的4.4%,但消费总额占比为19.1%。
第一类会员的人数占比57.5%,但消费总额只占23.4%,商场可有针对性地策划促销活动刺激第一类会员的消费，对商场利润的提升将有很大的空间。
关键词：会员信息；客户关系；聚类分析;K-means均值中图分类号:F721文献识别码：A文章编号：2096-3157（2021）01-0015-03客户关系管理是提升企业盈利能力的重要工具,通过识别、筛选出最出色的消费者，建立并维系一个利润最大化的消费者关系组合旳。
对于服务业，无论是金融业、零售百货还是咨询业，客户关系管理在影响企业的盈利方面都是极其重要，若能维护稳定的客户关系，将给企业带来持续稳定的利润来源。
故将企业的顾客进行分类,筛选出消费能力最出色的消费群体，并对该群体进行维护与管理是有必要和有价值的。
随着零售行业竞争的加剧、线上产品及服务的不断涌入，上述行业都面临着极大的挑战，尤其是其盈利能力。
因此,本文将基于某百货商场会员的入会登记数据及会员的消费数据，借助Excel与R语言等数据分析工具，将会员进行粗分类后再使用K-means均值分析方法进行细分类，以便筛选出消费能力最出色的消费群体，并采用有针对性的促销活动，以维护商场与这部分会员到店消费的稳定关系，进而提升百货商场的盈利能力⑵。
聚类分析案例
聚类分析案例聚类分析是一种常见的数据分析方法，它能够将数据集中的观测值划分为若干个类别，使得同一类别内的观测值相似度较高，不同类别之间的观测值相似度较低。
聚类分析在市场细分、社交网络分析、医学图像分析等领域都有着广泛的应用。
本文将以一个实际的案例来介绍聚类分析的应用过程。
案例背景：某电商平台希望对其用户进行细分，以便更好地了解用户需求，精准推荐商品。
为此，他们收集了用户的浏览、购买、评价等行为数据，希望通过聚类分析将用户分成不同的群体。
数据准备：首先，我们需要对数据进行清洗和整理。
去除缺失值、异常值，对数据进行标准化处理，以便消除不同维度之间的量纲影响。
然后，我们可以利用主成分分析（PCA）等方法对数据进行降维，以便更好地展现数据的内在结构。
模型选择：在数据准备完成后，我们需要选择合适的聚类算法。
常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。
在本案例中，我们选择了K均值聚类算法，因为该算法简单易实现，并且适用于大规模数据。
聚类分析：经过数据准备和模型选择后，我们开始进行聚类分析。
首先，我们需要确定聚类的数量K。
这里我们可以采用肘部法则、轮廓系数等方法来确定最佳的K值。
然后，我们利用K均值聚类算法对数据进行分组，得到每个用户所属的类别。
结果解释：得到聚类结果后，我们需要对每个类别进行解释和分析。
通过对每个类别的特征进行比较，我们可以揭示出不同类别用户的行为特点和偏好。
比如，某一类用户可能更倾向于购买高价值商品，而另一类用户更注重商品的品质和口碑。
应用建议：最后，我们可以根据聚类结果给出相应的应用建议。
比如，对于高价值用户群体，电商平台可以加大对其的推荐力度，提供更多的个性化服务；对于偏好品质和口碑的用户群体，可以加强品牌营销和口碑传播，以吸引更多类似用户。
总结：通过本案例的介绍，我们可以看到聚类分析在用户细分和个性化推荐方面的重要作用。
通过对用户行为数据的聚类分析，电商平台可以更好地了解用户需求，提供更精准的推荐服务，从而提升用户满意度和交易量。
somk-means聚类分区案例
somk-means聚类分区案例K-means聚类分区案例第一篇在数据分析领域，聚类是一种常用的无监督学习方法，能够将数据集中具有相似特征的数据样本划分为不同的类别或群组。
其中，K-means聚类是一种常见而有效的方法，它通过为每个数据样本分配一个与之最相似的聚类中心来实现分类。
在本文中，我们将介绍一个关于K-means聚类分区的案例。
将我们的案例定位于零售行业，想象一家超市的连锁店正计划在不同区域开设新的分店。
为了确定最佳的分店位置，他们决定利用K-means聚类算法对特定区域的顾客进行分析。
这样可以使他们对不同的市场细分，更好地了解各个区域的消费者需求和购物习惯。
通过这种方式，企业可以制定更有针对性的市场营销策略，提高销售额和市场份额。
首先，我们需要收集一些与消费者行为相关的数据。
这些数据可以包括每个顾客的购买记录、年龄、性别、消费金额等信息。
假设我们已经获得了一份包含500个顾客的数据集。
接下来，我们需要对数据进行预处理。
这包括去除异常值、处理缺失值以及数据标准化等步骤。
这些步骤旨在保证数据质量和可靠性，在分析过程中不会产生误导性的结果。
一旦数据预处理完成，我们可以开始使用K-means聚类算法。
该算法的基本思想是，通过计算每个数据样本与聚类中心的距离，将其归类到距离最近的聚类中心。
为了完成这个过程，我们首先需要确定聚类的数量K，也就是分店的数量。
为了确定最佳的K值，我们可以使用一种称为肘方法的技巧。
该方法基于聚类误差平方和（SSE），即聚类中心与其所包含数据样本距离的平方和，来评估聚类质量。
我们可以通过尝试不同的K值，计算相应的SSE，然后选择SSE曲线上的“肘点”作为最佳的K值。
在确定了最佳的K值之后，我们可以应用K-means算法进行聚类分析。
通过迭代更新聚类中心和重新分配样本，我们可以获取最终的聚类结果。
这些结果可以帮助我们理解不同区域顾客的消费行为和购物偏好。
最后，我们可以将聚类结果可视化，并提取有关每个聚类的关键特征。
利用KMeans聚类进行航空公司客户价值分析
利⽤KMeans聚类进⾏航空公司客户价值分析准确的客户分类的结果是企业优化营销资源的重要依据，本⽂利⽤了航空公司的部分数据，利⽤Kmeans聚类⽅法，对航空公司的客户进⾏了分类，来识别出不同的客户群体，从来发现有⽤的客户，从⽽对不同价值的客户类别提供个性化服务，指定相应的营销策略。
⼀、分析⽅法和过程1.数据抽取——>2.数据探索与预处理——>3。
建模与应⽤传统的识别客户价值应⽤最⼴泛的模型主要通过3个指标（最近消费时间间隔（Recency）、消费频率（Frequency）和消费⾦额（Monetary））来进⾏客户细分，识别出价值⾼的客户，简称RFC模型。
点击查看在RFC模型中，消费⾦额表⽰在⼀段时间内，客户购买产品的总⾦额。
但是不适⽤于航空公司的数据处理。
因此我们⽤客户在⼀段时间内的累计飞⾏⾥程M和客户在⼀定时间内乘坐舱位的折扣系数C代表消费⾦额。
再在模型中增加客户关系长度L，所以我们⽤LRFMC模型。
因此本次数据挖掘的主要步骤：1).从航空公司的数据源中进⾏选择性抽取与新增数据抽取分别形成历史数据和增量数据2).对步骤1）中形成的两个数据集进⾏数据探索分析和预处理，包括数据缺失值和异常值分析。
即数据属性的规约、清洗和变换3).利⽤步骤2）中的处理的数据进⾏建模，利⽤Python下Sklearn库中提供的KMeans⽅法，进⾏聚类4)。
针对模型的结果进⾏分析。
⼆。
数据处理1.下⾯是本次试验数据集的⼀部分截图，数据集抽取2012-4-1到2014-3-31内乘客的数据，⼀个62988条数据。
包括了会员卡号、⼊会时间、性别、年龄等44个属性。
2.数据探索分析：主要是对数据进⾏缺失值分析与异常值的分析。
通过发现原始数据中存在票价为空值，票价最⼩值为0，折扣率最⼩值为0、总飞⾏公⾥数⼤于0的记录。
其Python代码如下：def explore(datafile,exploreoutfile):"""进⾏数据的探索@Dylan:param data: 原始数据⽬录:return: 探索后的结果"""data=pd.read_csv(datafile,encoding='utf-8')explore=data.describe(percentiles=[],include='all').T####包含了对数据的基本描述，percentiles参数是指定计算多少分位数explore['null']=len(data)-explore['count'] ##⼿动计算空值数explore=explore[['null','max','min']]####选取其中的重要列explore.columns=['空值数','最⼤值','最⼩值']"""describe()函数⾃动计算的字段包括：count、unique、top、max、min、std、mean。
基于聚类分析的市场细分研究
基于聚类分析的市场细分研究一、前言市场细分研究是市场营销的重要内容之一，其核心是以不同特征的顾客为基础，对市场进行划分。
市场细分研究可以帮助企业更好地了解其目标顾客，并制定相应的市场营销策略。
在市场细分研究中，聚类分析是一种常用的方法。
二、聚类分析聚类分析是一种将相似对象归为一类的统计学方法。
在市场细分研究中，聚类分析可以将顾客按相似性进行分类，从而更好地了解不同市场细分的特征。
聚类分析是一种无监督学习方法，其主要分为两种类型：层次聚类和K-means聚类。
1. 层次聚类层次聚类分为聚合聚类和分裂聚类，聚合聚类是将不同的个体通过合并操作进行聚合，直到形成一个聚类为止；分裂聚类是将一个聚类逐步分解为多个较小的聚类。
2. K-means聚类K-means聚类是将数据分为K个不同的类别，具体流程为：从数据样本中随机选择K个数据点作为初始聚类中心，对于其他数据，根据其与聚类中心的距离进行分类，然后重新计算每个聚类的中心点，直到收敛为止。
三、基于聚类分析的市场细分研究市场细分研究可以通过聚类分析来实现。
聚类分析可以将顾客按照不同的特征进行划分，从而更好地了解顾客的需求和特点，为市场营销策略的制定提供支持。
市场细分研究的具体步骤如下：1. 收集数据：市场细分研究的第一步是收集顾客的相关数据，例如年龄、性别、教育程度、收入水平、购买习惯等。
2. 数据预处理：在聚类分析之前需要对数据进行预处理，例如对缺失数据进行填充，对异常数据进行处理等。
3. 特征选择：选择合适的特征是市场细分研究的关键，需要根据实际情况进行选择并进行统计学分析。
4. 聚类分析：利用聚类分析方法将顾客按不同特征划分为不同的类别，并对每个类别进行描述和解释。
5. 评估和选择：根据业务需求选择最佳的聚类方法，并评估和选择最佳的特征。
6. 分析结果：分析聚类结果，并根据分析结果制定相应的市场营销策略。
四、实例分析在市场细分研究中，聚类分析可以帮助企业更好地了解顾客的需求和特点，从而制定更有效的市场营销策略。
机器学习技术中的聚类算法应用案例
机器学习技术中的聚类算法应用案例聚类算法是机器学习领域中一种常用的无监督学习方法，它通过将数据集中的样本划分为具有相似特征的不同类别，实现数据的聚集和分类。
在机器学习中，聚类算法被广泛应用于数据挖掘、图像处理、自然语言处理等领域，具有重要的实际应用价值。
下面将介绍三个聚类算法的应用案例。
1. K-means算法在客户细分中的应用K-means是一种简单且易于实现的聚类算法，被广泛应用于数据挖掘和客户细分领域。
以电子商务为例，企业经常需要将客户进行分类，以便对不同类别的客户采取个性化的营销策略。
K-means算法可以通过分析客户的购买行为、兴趣偏好等特征，将客户划分为具有相似购买行为或兴趣偏好的不同群体。
企业可以根据不同群体的特点来实施针对性的推广和营销活动，提高客户转化率和满意度。
2. DBSCAN算法在异常检测中的应用DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它可以发现具有较高密度的样本，并将其视为聚类簇。
由于DBSCAN算法可以有效地处理噪声和异常值，因此在异常检测领域具有广泛的应用。
例如，在金融领域中，通过对银行交易数据进行聚类分析，可以发现存在异常交易行为的用户。
这些异常交易可以是欺诈行为，通过及时检测并采取措施，有助于保护用户利益和降低风险。
3. 层次聚类算法在文本聚类中的应用层次聚类是一种自底向上的聚类算法，通过将最相似的样本逐步归为一类，实现层次化的聚类结果。
这种算法特别适用于文本数据的聚类分析。
例如，在新闻分类中，层次聚类算法可以将相似主题的新闻文章归为一类，并进一步划分为更具体的子类别。
这种方式可以帮助用户快速获取感兴趣的新闻内容，提高新闻推荐系统的准确性和个性化程度。
总结起来，聚类算法在机器学习中有着广泛的应用。
无论是客户细分、异常检测还是文本聚类，聚类算法都可以帮助我们从大量的数据中发现有用的模式和结构，为实际问题的解决提供支持。
随着机器学习技术的不断发展，我们相信聚类算法在更多领域中的应用将能够带来更多的创新和价值。
kmeans算法一维例题
kmeans算法一维例题K-means算法一维例题K-means算法是一种常用的聚类算法，它通过将n个数据对象划分为k个不同的组或簇，使得每个对象在同一簇内的相似度最大化，而在不同簇之间的相似度最小化。
本文将通过一个一维数据的例题来探讨K-means算法的应用。
假设我们有以下一维数据集合：[5, 6, 9, 10, 14, 15, 18, 21, 23, 25]。
我们的目标是将这些数据划分为3个不同的簇。
首先，我们需要选择3个初始的簇中心点，可以是随机选择或者根据经验选择。
在本例中，我们选择簇中心点分别为6、15和23。
接下来，我们将每个数据点与这些簇中心点进行比较，并将其分配到最近的簇中。
第一次迭代后，我们得到了以下的划分结果：簇1：[5, 6, 9, 10]簇2：[14, 15, 18]簇3：[21, 23, 25]然后，我们需要重新计算每个簇的中心点。
在本例中，我们可以计算得到新的簇中心点为7.5、15.7和23。
接着，我们再次将每个数据点与新的簇中心点进行比较，并重新将其分配到最近的簇中。
第二次迭代后，我们得到了以下的划分结果：簇1：[5, 6, 9, 10]簇2：[14, 15, 18]簇3：[21, 23, 25]再次计算每个簇的中心点，我们可以得到新的簇中心点为7.5、15.7和23。
由于没有数据点发生改变，算法收敛并达到了停止的条件。
最终的聚类结果为：簇1：[5, 6, 9, 10]簇2：[14, 15, 18]簇3：[21, 23, 25]在本例中，K-means算法成功地将一维数据划分为3个不同的簇。
这个例题展示了K-means算法的基本步骤和流程。
通过多次迭代，算法不断优化簇中心点的位置，直到收敛为止。
需要注意的是，K-means算法对于初始簇中心点的选择是敏感的，不同的初始选择可能导致不同的聚类结果。
因此，在实际应用中，需要通过多次尝试来选择最优的初始簇中心点，或者采用其他改进的K-means变种算法。
聚类算法在客户细分中的实践应用是什么
聚类算法在客户细分中的实践应用是什么在当今竞争激烈的商业环境中，企业越来越重视客户关系管理，以实现精准营销、提高客户满意度和忠诚度。
而客户细分作为客户关系管理的重要环节，能够帮助企业更好地理解客户需求和行为特征，从而制定更有针对性的营销策略。
聚类算法作为一种有效的数据分析工具，在客户细分中发挥着重要作用。
一、聚类算法简介聚类算法是一种无监督学习算法，它的目的是将数据集中相似的数据点归为一类，不同类的数据点之间具有较大的差异。
聚类算法不需要事先知道数据的类别标签，而是通过数据的内在特征和相似性自动进行分类。
常见的聚类算法包括 KMeans 算法、层次聚类算法、密度聚类算法等。
KMeans 算法是一种基于距离的聚类算法，它通过不断迭代计算每个数据点到各个聚类中心的距离，将数据点分配到距离最近的聚类中心所属的类中，然后重新计算聚类中心，直到聚类结果收敛。
层次聚类算法则是通过构建聚类树的方式进行聚类，它可以分为自下而上的凝聚层次聚类和自上而下的分裂层次聚类。
密度聚类算法则是根据数据点的密度来进行聚类，能够发现任意形状的聚类。
二、客户细分的重要性客户细分是指将客户按照某些特征或行为模式划分为不同的群体。
通过客户细分，企业可以更好地了解客户的需求和偏好，从而为不同细分群体提供个性化的产品和服务。
这有助于提高客户满意度和忠诚度，增加客户的购买频率和消费金额，进而提升企业的市场竞争力和盈利能力。
例如，对于一家电商企业来说，如果能够将客户细分为价格敏感型客户、品质追求型客户和时尚潮流型客户等不同群体，就可以针对每个群体的特点制定相应的营销策略。
对于价格敏感型客户，可以提供更多的优惠活动和折扣；对于品质追求型客户，可以强调产品的质量和品牌形象；对于时尚潮流型客户，可以及时推出最新的时尚款式和流行元素。
三、聚类算法在客户细分中的应用步骤1、数据收集和预处理首先，需要收集与客户相关的数据，如客户的基本信息、购买记录、浏览行为、投诉反馈等。
基于K-Means聚类算法的客户体验管理优化策略研究
基于K-Means聚类算法的客户体验管理优化策略研究
张蕊;张丽红
【期刊名称】《长江信息通信》
【年(卷),期】2024(37)2
【摘要】近年来,中国市场进入存量博弈时代,人口红利向人心红利转变,共同推动产业的迭代升级的迫切性日益凸显,对千人千面服务的要求也越来越高。
为了解决这一问题,提出了结合K-Means聚类算法实现客户分群来优化客户体验管理。
其中,K-Means聚类算法可以寻找出K个不同组别的簇,并将该组别所包含数值的均值作为各组别的核心。
聚类结果可为后续各类客户提供的精细化服务和优化客户体验管理提供重要依据,实验表明,使用K-Means聚类的客户分群比使用其他聚类算法精准度更高,花费时间更短。
【总页数】4页(P217-219)
【作者】张蕊;张丽红
【作者单位】中国移动通信集团云南有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于K-Means聚类算法电池组均衡策略研究
2.基于K-means聚类算法的草莓灌溉策略研究
3.基于K-means聚类算法的电站煤场来煤堆放优化研究
4.基于粒子
群优化K-means聚类算法的快递网点选址方法研究5.基于k-means聚类算法的A商贸公司库存管理优化研究
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K-means算法在移动客户细分中的应用研究
闲时 通 话 次 数 比
IP
FR E E R E CS
闲时 通话 次数 占总通 话 次 数的 比 例
I P 长 途 占总 时长 的 比 例
8 770
．
进行
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最 终 的 聚 类 结 果 使 目标 函 数 值 取 得 极 小 值
。
达 到较
长途时 长 比
IP C T L E N 5 00
．
优 的聚 类 效 果
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根 据 聚 类 结 果 的 表 达 方 式 又 可 以分 为 硬 )算 法
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模糊
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算 法 (F
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)和 概 率
本地遥话次数 比 漫游 次 数 比
基于聚类算法的客户细分研究──以零售企业为例
基于聚类算法的客户细分研究──以零售企业为例随着市场竞争的加剧，企业越来越意识到客户细分的重要性。
如何更好地了解顾客的需求和行为，针对不同客户提供个性化的营销服务，已经成为零售企业的重要课题。
而聚类算法作为数据挖掘领域的一个重要算法，它可以对客户进行细致的划分和分析，为企业的营销决策提供有效的支持和依据。
本文将基于聚类算法的客户细分研究，并以零售企业为例进行分析。
一、聚类算法概述聚类算法是指将大量的数据集合，根据它们之间的相似性分成若干个簇的过程。
在聚类过程中，同一簇内的数据对象相似度高，不同簇间的数据对象相似度低。
聚类算法广泛应用于各种领域，如数据分析、图像处理、机器学习等。
根据数据的类型和特征不同，聚类算法可以分为多种，如K-Means聚类、层次聚类、密度聚类等。
其中，K-Means聚类算法是最为常用的一种算法。
K-Means聚类是根据数据点之间的欧式距离求解数据簇划分的一种算法。
它的基本思想是通过随机选择初始簇中心点，将数据点逐个分配到最近的簇中心中，然后重新计算每一簇的中心点，再次将所有数据点分配到最近的簇中，这个过程一直重复直至达到收敛条件为止，最终得到簇划分结果。
K-Means聚类算法的优点在于计算速度快、容易实现、易于解释等。
二、客户细分的应用客户细分是指将客户按照其特定的属性或者行为进行分类，以便于企业更好地针对客户的需求和行为进行营销活动。
客户细分的目的在于实现个性化营销，让不同的客户得到不同的服务和关爱，从而提高客户满意度和忠诚度。
客户细分的应用非常广泛，如零售业、银行业、保险业等。
其中，零售企业在客户细分方面的应用最为广泛，它通过对客户购买行为、消费习惯等进行分析，将客户划分为高价值客户、中等价值客户、低价值客户等不同层次的客户，并给予相应的服务和关怀。
三、零售企业的客户细分实践以某家超市为例，对不同类型的客户进行聚类分析。
1. 数据采集和处理针对某家超市的顾客，使用线下营销与线上活动的数据进行收集。
改进k-means算法在电信CRM客户分类中的应用
Ｚ Ｏ Ｇ ｏＣ ｉＺ Ｏ ｏ ｇＨ ａ Ｌ ｉ ｉ ｇ Ｕ ｕ・ａ Ｈ ＵＲ ｎ－ｕ， Ｉ － ａ ， ＺＱ ｎ
（ ｏｔ ｒ ｎ ｉｅｒ ｇ Ｈ ｎｎＶ ｃｔ ｎｌｎｔｕｅ ｆ ｏｔ ￣ｅＸｉ ｇａ １１０ Ｃ ｉａ Ｓ ｆ ｅ ｇｎ ｅｉ ， ｕ ａ ｏ ａｉ ａ Ｉｓｔｔｏ ｔ ｗａ Ｅ ｎ ｏ ｉ Ｓ ｗ ， ａ ｔ ４ ０ ， ｈｎ ） ｎ ｎ １
过程 中，受到噪 声异常 维度 的干扰，造 成所得质 点与 实际质点位置偏差过大，从而使类簇 发生 “ 畸变” ． 假 设 ：类 簇 中 已经 包含 点 Ａ １ ） （，） （， 、Ｂ２２ 、 Ｉ
Ｃ １ ） Ｄ ２１ （， 、 （， ，假设 Ⅳ ７ ，０为异常点，当它纳入类簇 ２ ） （０７）
ｍ ａｎ ａ ｎ ｄ ａ ｔ ｇ ， ｍｕ ｔ ｅ ｕ ｔ ｍｅ ｓ ｇ ｎ ａ ｉ ｎ， ｆ ｄ ｆｅ ｅ ｔ ｕ ｔ ｍｅ ｓ ｗｏ ｋ ｕ ｔ ｅ ｏ ｒ ｓ ｏ ｄｉｇ ｉ ｔ ｉ ａ ｖ ｎ ａ ｅ ｓ ｂ ｃ ｓｏ ｒ ｅ ｍｅ ｔ ｔｏ ｏｒ ｉ ｒ ｎ ｃ ｓｏ ｒ， ｒ ｏ ｔ ｈ ｃ ｒｅ ｐ ｎ ｎ ｍａ ｋｅ ｉ ｔａ ｅ ｙ ｒ ｔｎｇ ｓｒ ｔ ｇ ．Ｋ－ ａ ｓ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｒｌ ｒ ｔ ｅ ｓ ｆ ｒ ｅ ｆｃ ｅ ｔ ｃａ ｓｆｃ ｔｏ ，ｂ ｔｔ ”ｎ ｉｅ ｅ ｓｔｖ ， ｍｅ ｎ ｌ ｏ ｉｈ ｆ ａ ｇｅ ｄａａ ｓ ｔ ｏ ｆ ｉｎ ｌｓ ｉ ａ ｉ ｎ ｕ ｈｅ ｏ ｉ ｉ ｏ ｓ ”ｓ ｎ ｉｉ ｅ ｃｕｓｅ ｉ ｇ ｒ ｓ ｔｉ ｔａ ｃ ｒ ｔ ， ｈ ｌ ｒｔ ｍ ｓｉ ｌ ｔ ｒｎ ｅ ｕｌ ｓｎｏ ｃ ｕ ａ ｅ ｔ ｅ ａｇｏ ｉｈ ｉ ｍｐｒ ｖｅ ，ｗｈ ｃ ａｌａ ｈ ｅ ｅ ａｍｏ ｅ ａ ｃ ａ ｅ ａ ｏ ｒ ｈ ｎ ｉ ｅ ｏ ｄ ｉ ｈ ｃ ｌ ｃ ｉ ｖ ｒ ｃ ｕｒ ｔ ｎｄ ｃ ｍｐ ｅ ｅ ｓｖ ｃ ｔ ｍｅ ｅ ｍｅ ｔ ｔｏ ｕｓｏ ｒｓ ｇ ｎ ａ ｉ ｎ． Ｋｅ ｒ ： ｅｅ ｏ ｙｗｏ ｄｓ ｔ ｌｃ ｍｍｕ ｉ ａｉ ｎＣＲＭ ； ｕ ｔ ｍｅ ｅ ｍｅ ｔ ｔｏ ； ａ ｎ ｎ ； ｌｓｅ ｉ ｎａｙ ｉ ｆ ｍｅ ｎ ｌｏ ｉ ｍ ｎ ｃ ｔｏ ｃ ｓｏ ｒｓ ｇ ｎａ ｉ ｎ ｄ ｔ ｍｉｉ ｇ ｃｕ ｔｒｎｇａ ｌ ｓｓｏ Ｋ－ ａ ｓａｇ ｒｔ ａ ｈ
第7章 某移动公司客户价值分析
7.3.1 读入数据并进行数据预处理
（2）数据准备
首先，创建一个用于本章代码运行的工作目录，将准备好的数据集拷贝到 此 工 作 目 录 下 ， 数 据 文 件 名 命 名 为 “ RFM 聚 类 分 析 .xlsx ” ， 然 后 在 Jupyter Notebook中将数据读入以进行后续分析预处理。
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7.2 K-Means聚类算法简介
3.K-Means算法流程
数据初始状态如下图所示。
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7.2 K-Means聚类算法简介
3.K-Means算法流程
（1）选择聚类的个数k，此时会生成k个类的初始中心，例如：k=3，生 成k个聚类中心点，如下图所示。
#统计数据缺失值 data.isnull().sum()
7.3.1 读入数据并进行数据预处理
（6）检测和过滤异常值
首先需要检测有哪些列存在0值，以便观察出哪些列的0值会造成行数据的 无效统计，统计结果如右图所示。
#统计有0值的数据列 (data == 0).any()
接着观察结果可以看到，除了user_id（用户id），last_pay_time（最后一次 消费时间），online_time（网络在线时间）三列外，其他的列均存在0值。为 了进一步观察数据，需要对每一列0值个数进行统计。
7.3.1 读入数据并进行数据预处理
（6）检测和过滤异常值
通过对每列的各行数据进行遍历判断，可以统计出每列0值个数，结果如右 图所示。
《Python商业数据分析》案例：顾客市场细分
从该页面退出网站的浏览量和所有进入本页面的浏览量的比值。 所有页面都有退出率。
页面价值（Page Values）
用来衡量一个页面的单次浏览量针对特定目标的价值。
16.2 数据介绍
页面价值计算举例：
单路径： 假设页面D和E的价值分别为10和100， 则商品页B的价值为110。
Month_new
0.48889 0.24409 0.54623 0.69898 0.86440
16.3.1分析方法
聚类得到5类消费者，都有各自的特征：
第一类消费者占整体的8.2%，这类消费者浏览的页面价值最低，跳出率和退出率最高，而完成购买度最低， 说明消费者更多倾向于浏览网页获取信息，并没有发生实际购买行为。此外，我们可以看到这类消费者访 问日期与节日比较靠近，在商品类页面停留时间很短，可以推测这类消费者往往在节假日期间来平台浏览 某些特定商品，由于没有认真浏览商品信息，因此大概率关注价格以进行比价。我们将此类称为浅层浏览 型。
Revenue_new
0.02299 0.08744 0.15937 0.27551 0.21073
ProductRelated
0.00741 0.04023 0.04908 0.02433 0.06351
OperatingSystems
0.18172 0.16186 0.16462 0.15926 0.15969
享乐浏览型
这类消费者没有明确的购买意向，注重浏览商品带来的购物体验和快感。这些消费者购买决定通常出于感性，当商 品吸引性较大且价格适宜时就有可能会达成交易。因此，可以从两个方面进行引导：一方面由于这部分消费群体具 有感性的购物决策特征，促销手段是激发消费者购买欲望最简单直接的方式。电商平台可以通过季节营销、节日营 销、事件营销和特色页面布局等方式来吸引这类消费者。如季节营销可以在宣传标语和首页广告位突出季节主题和 换季促销、换季上新等内容；事件营销可以结合特定事件，如奥运期间相关纪念品、抗击疫情期间防护和消毒用品 等的销售推广；节日营销则是根据节日特点，如情人节巧克力、母亲节鲜花等进行宣传促销活动。特色页面布局的 作用在于短时间内快速吸引消费者的注意力，如在首页设置更多有时效性、趣味性和观赏性的装饰图画，提升网站 的观赏性；将特色商品和促销信息轮番滚动，实现产品和服务的高曝光率。另一方面是实时营销，当明确这类消费 者浏览商品的大致方向后，平台可以个性化推荐相似风格的店铺和KOL，引导消费者关注或订阅相关内容。这种营 销手段既可以为这类消费者提供更优质的商品内容，提升消费者体验，并延长在平台的停留时间；又可以增强用户 粘性，及时将店铺上新、KOL内容推送给消费者，激发其访问和购买。
基于Affinity propagation和K-means算法的电力大用户细分方法分析
但精度较低，容易发散。
K⁃means聚类算法总是随机选择初始中心，然后进行迭代调整，直到不再发生明显的变化，聚类的结果往往会受到初始聚类点选择的影响［10—11］。
与K⁃means聚类方法相比，对于大规模数据集，AP是一种快速、有效的聚类方法，它有很多优势，不需要事先指定聚类的个数，对初值的选取不敏感，对距离矩阵的对称性没有要求，是一种确定性的聚类算法，多次独立运行的聚类结果一般都十分稳定［12—13］。
考虑到工业用户的用电量大，消耗电能成本高，本文所研究的电力大用户对象主要为工业大用户。
首先，本文在已有指标的基础上从2个角度提出了基于大用户未来发展潜力的细分指标，不仅考虑大用户的现有价值，也能帮助供电企业分析大用户未来为供电企业带来的价值。
基于提出的细分指标采用AP和K⁃means聚类算法对大用户进行细分，引入的算法避免K⁃means算法需提前确定聚类数目和初始聚类中心，以及容易陷入局部最优而过早收敛的问题。
1考虑大用户价值的细分指标1.1大用户细分需考虑的因素大用户细分理论于20世纪50年代中期由美国学者温德尔史密斯提出，指企业在特定的市场竞争中，根据顾客的属性如对商品的爱好、需求以及行为特征等对大用户进行分类，并有针对性地对其提供产品、服务或者相应的销售模式。
细分之后，每一类用户群会在某一方面有着相同的特性，而不同的细分群体则差异性明显。
对供电企业来说，用户细分这一概念发展尚不成熟，以往对于用电用户的服务仅仅是根据经验进行分类，没有科学性地、系统的分类体系，这也为电网开展差异性的服务造成了困扰。
大用户细分使得企业根据顾客需求有效参与市场竞争，从而获取最大的利润。
由于大用户的特征多样性，如出现大用户用电量高但信用得分低，或者用电量低但用电增长率高等不同的特征，对于供电企业来说，综合考虑大用户的用电量、信用评价得分以及用电增长率这几个因素，可以从多个角度来分析大用户对于供电企业的重要程度。
通过多指标下的电力大用户细分，供电企业可从多方面因素分析大用户的用电特征以及未来发展趋势。
kmeans聚类算法简单例题
kmeans聚类算法简单例题一、引言K-means聚类算法是一种非常常用的无监督学习算法，它能够将数据划分为多个簇，每个簇的样本具有相似的特征。
本例题将介绍K-means聚类算法的基本原理，并通过Python实现一个简单的例子。
二、K-means聚类算法原理K-means算法是一种基于迭代的方法，它将数据划分为K个簇，每个簇的样本通过迭代重新分配到最近的均值（即质心）所代表的簇中。
算法的核心步骤包括：初始化、计算距离、重新分配样本、迭代优化。
三、Python实现1. 数据准备：首先，我们需要准备一组数据，可以使用Python内置的随机数生成器生成一些随机数据。
2. 导入库：使用Python的库导入必要的库，如numpy和matplotlib。
3. 计算距离：使用numpy库中的dist函数计算样本之间的距离。
4. 初始化质心：使用numpy库中的random.rand函数随机初始化质心。
5. 迭代优化：使用循环进行迭代，每次迭代中，将样本分配到最近的质心所代表的簇中，并更新质心。
6. 可视化结果：使用matplotlib库绘制聚类结果。
四、代码示例以下是一个简单的K-means聚类算法实现示例：```pythonimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 生成随机数据data = np.random.rand(100, 2)# 设置簇的数量k = 3# 初始化质心centers = data[np.random.choice(np.arange(len(data)), k, False)]for i in range(10): # 迭代次数# 计算距离并分配样本到最近的簇中labels = np.argmin(np.linalg.norm(data[:, None] - centers, axis=-1), axis=-1)# 更新质心new_centers = np.array([data[labels==j].mean(axis=0) for j in range(k)])# 检查是否收敛（质心不再变化）if np.all(centers == new_centers):breakcenters = new_centers# 可视化结果plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels)plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='r')plt.show()```五、总结本例题通过Python实现了一个简单的K-means聚类算法，并通过可视化展示了聚类结果。
kmeans算法例题
kmeans算法例题K-means算法是一种常用的聚类算法，用于将数据集划分为K 个不同的簇。
下面我将为你提供一个K-means算法的例题，并从多个角度进行回答。
假设我们有一个包含10个数据点的数据集，每个数据点有两个特征，x和y坐标。
我们的目标是将这些数据点划分为3个簇。
首先，我们需要选择3个初始聚类中心点。
这些初始点可以是随机选择的，或者根据某种启发式方法选择。
假设我们选择的初始聚类中心点分别是A(2, 10)，B(5, 8)和C(1, 2)。
接下来，我们将每个数据点分配到离其最近的聚类中心点所代表的簇。
通过计算每个数据点与每个聚类中心点之间的欧氏距离，我们可以确定每个数据点的分配情况。
假设我们的计算结果如下：数据点1，(3, 8) -> 最近的聚类中心点是B -> 分配到簇2。
数据点2，(4, 7) -> 最近的聚类中心点是B -> 分配到簇2。
数据点3，(3, 5) -> 最近的聚类中心点是B -> 分配到簇2。
数据点4，(6, 9) -> 最近的聚类中心点是B -> 分配到簇2。
数据点5，(8, 7) -> 最近的聚类中心点是B -> 分配到簇2。
数据点6，(2, 2) -> 最近的聚类中心点是C -> 分配到簇3。
数据点7，(0, 4) -> 最近的聚类中心点是C -> 分配到簇3。
数据点8，(1, 2) -> 最近的聚类中心点是C -> 分配到簇3。
数据点9，(5, 2) -> 最近的聚类中心点是A -> 分配到簇1。
数据点10，(8, 1) -> 最近的聚类中心点是 A -> 分配到簇1。
现在，我们需要根据分配结果重新计算每个簇的聚类中心点。
对于每个簇，我们将其所有数据点的坐标取平均值，以得到新的聚类中心点。
根据上述分配结果，我们可以计算出新的聚类中心点为：簇1的新聚类中心点，((5+8)/2, (2+1)/2) = (6.5, 1.5)。
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基于K—means聚类的客户细分案例分析
作者：蔡巧宇
来源：《商情》2015年第10期
【摘要】当今流行的客户细分理论的视角主要关注在消费市场的细分上，现有的客户细分理论中根据客户购买的产品特征进行细分的分析和研究相对较少，因此本文的研究就是把某品牌鞋子的风格特征作为细分变量，基于某企业的销售数据来进行分析，选择K-means聚类分析方法结合企业的实际情况，划分出不同的客户群，企业可以根据不同客户群的需求和对企业的贡献制定不同的宣传营销策略，降低企业的销售成本，提高企业的竞争力。
【关键词】客户细分 K-means聚类案例分析营销策略
一、案例介绍
某公司是一个以鞋类的研发制造及品牌管理为主的时尚集团公司，业务遍及大中华区（中国大陆、香港、台湾）、亚洲、欧洲及北美洲，是中国最成功的国内品牌之一。
该公司在中国经营的组织架构为：总公司——分公司——专卖店。
其中，总公司负责拓展策略和公司年度工作计划的制定，以及成本控制和分公司事务管理。
分公司负责执行总公司的战略，对专卖店、专卖店人员实施管理，工作内容包括：新开专卖店寻址、申请开店、签约、开店；对分公司人员管理、分公司销售指标达成、执行总公司促销活动等。
二、数据处理
（一）数据准备
原始数据包括两张表：客户交易记录表和鞋子具体属性表，其中客户交易记录表与鞋子属性表连接的变量是鞋子ID，交易记录数据的时间是过去一年2013年9月1日到2014年9月1日。
（二）数据清洗
该企业一年的交易记录有几千万条，所以原始的交易数据量非常大，这样就很容易出现噪声数据、空缺数据和不一致数据，所以必须要经过一系列的分析与处理，包括对缺失值的处理和异常值的处理，例如：去除客户属性为空的客户记录、剔除消费额和消费次数不在正常范围内的客户记录等。
（1）剔除异常的正负交易。
从客户交易记录表中选出过去一年交易ID不为空的正常交易记录，交易记录表中的金额有正负之分，正表示购买记录，负表示退货记录，要剔除掉没有正交易与之对应的退货记录。
（2）剔除异常的购买数量和金额。
由于有些客户不是会员，专卖店的销售员会帮客户刷自己的会员卡，这样就会出现一个会员ID在一段时间内交易数量和交易金额超出正常范围。
本文用3δ准则剔除不在正常范围内异常客户。
（三）数据转换和整合
清洗后的数据是不能直接用来进行客户细分，需要对变量进行转换。
（1）按照消费金额给每个客户打标签。
先计算每个客户在一年内消费的总金额MON，再结合企业的实际情况，在价值方面给每个客户打标签。
（2）选出有重复购买行为的客户，只有一次购买的客户多为一次性客户，本文不对其进行细分。
（3）连接交易记录表和鞋的属性表。
按照鞋子的ID匹配，把鞋子的具体属性整合到客户的交易记录表中。
（4）根据客户购买时间定义大促和非大促，根据购买价格和上市价的比值，定义新品期和清仓期。
（5）把原来作为具体值出现的标签转换为变量，作为客户对该属性的偏好进入细分模型。
（6）把细分变量、消费金额和价值变量整合到一张宽表中，由于[其他类]比较宽泛的鞋类占比较少，而且进入细分的意义也不大，故本文将其剔除。
（7）计算各变量的相关系数。
除了[女鞋]和[童鞋]的相关系数为-0.7，[大促]和[非大促]的相关系数为-0.93外较高外，其他变量之间的相关系数都较小。
由于该品牌鞋子的客户群多为女性，把[女鞋]作为细分变量的代表性较差，故剔除[女鞋]保留[童鞋]；考虑到变量的重要性，[大促]较为重要，故剔除[非大促]保留[大促]。
最终进入细分模型的变量为27个。
三、客户细分过程
把SQL里整理好的变量建立一张表导入到R里进行聚类分析，由于K-means聚类方法要求提前设定聚的类数，本文从聚为5类到12类全部运行一遍把运行结果导入到SQL里与客户
ID连接，分别计算各类客户群每个变量的均值以及普通会员、潜力会员、高价值会员和VIP 的占比。
结合实际情况和分类特征要明显的原则，本文最终将客户细分为9类，为了方便分析将变量值进行一下转换，即将每一个变量值除以变量的均值再乘以100。
四、客户细分结果分析
第一类，高端会员，该类会员客单价最高，对促销不敏感，偏爱基本款半皮材质单鞋，客单价662，人数占比9%，销售占比12%；第二类，时尚追求者，在新品初期购买时尚款毛绒高跟靴，销售占比14%，82%为高价值会员和VIP；第三类，凉鞋爱好者，多在清仓期购买舒软凉鞋，喜欢非皮材质，VIP会员和高价值会员占比都最少，分别为7%和27%；第四类，铆钉链条控，偏爱铆钉链条以及毛绒风格，对其他都不太敏感，13%的客户群以及11%的销售额，各价值类人群分布较均匀；第五类，促销空，多在大促期间购买高跟鞋；第六类，超值学生妈妈族，喜欢超值款，多在大促期间购买童鞋和男鞋，客单价600较高，人数占比和销售占比都最高。
第七类，俏丽优雅，喜欢中跟经典款，对男鞋和童鞋及其不敏感，客单价365最少，销售占比6%也最少。
第八类，真皮靴子控，喜欢核心款和基本款，多在新品初期购买妈妈风格的真皮靴子，人数占比8%最少，近90%的VIP和高价值会员；第九类，贤惠妈妈群，购买超值款低跟休闲的童鞋和男鞋，VIP和高价值人群较少。
通过上面的分析，可以看出，第六类和第九类的客户群相似度较大，本文考虑合并第六类和第九类。
五、营销对策
由于某些原因的限制，本文提出的营销策略仅限于发送手机短信和EDM邮件。
针对第一类对促销不敏感高端会员，可以在节假日之外的时间发送价格较高的应季单鞋；第二类时尚追求者的客户群，喜欢买靴子，可以在冬季向VIP和高价值会员发送新品靴子的信息；第三类凉鞋爱好者，多为普通会员和潜力会员，在夏末清仓凉鞋的时候发送信息较为合适；第四类和第五类客户群目标性不太强，可以有选择性的分别发送畅销的铆钉链条风格的鞋子和各类高跟鞋促销信息；合并后的第六类和第九类客户是一个很大的群体，多为已婚妈妈为自己、丈夫和孩子购买鞋子，可以针对潜力会员发送超值款的男鞋或童鞋信息；第七类优雅俏丽一族，客单价较低，可以向高价值会员发送相应风格的经典款中跟鞋子，以提高客单价；第八类真皮靴子控，人数最少，但价值最高，需重点关注，在真皮靴新品首发的第一时间发送信息。