什么是聚类分析，它如何帮助进行客户细分？

聚类分析是一种数据挖掘技术，它根据数据点（如客户）在属性（例如购买历史、人口统计数据、在线行为）上的相似性将其分组为不同的集群。在客户细分中，它有助于在没有预定义标签的情况下识别客户群中的自然分组，揭示原本可能不明显的不同客户轮廓或行为。这种自动化分组对于理解多样化的客户需求以及在营销、销售和服务中有效制定策略至关重要。 核心原理涉及算法（如K均值、层次聚类）计算数据点之间的相似性/距离度量（如欧氏距离），以形成集群，其中集群内的相似性最大化，集群间的相似性最小化。对于客户而言，关键属性通常包括消费模式、产品偏好、参与频率和人口统计数据。结果是有意义的客户细分（例如“高价值忠诚客户”、“价格敏感的 bargain hunter”、“不常浏览的客户”）。这些细分直接影响定向营销活动、个性化产品推荐、忠诚度计划和优化资源分配方面的战略决策。 在实践中，客户聚类包括从数据库中定义相关属性、预处理数据（处理缺失值、标准化）、选择算法以及解释生成的集群。其主要价值在于实现高度定向的营销工作，从而提高活动效果、提高转化率、通过个性化体验增强客户满意度，并最终提高客户生命周期价值（CLV）和盈利能力。它将庞大、复杂的客户数据集转化为可操作的见解。