聚類分析法在市場營銷中的應用

A. 關於聚類分析

1。聚類分析的特點
聚類分析（cluster analysis）是根據事物本身的特性研究個體的一種方法，目的在於將相似的事物歸類。它的原則是同一類中的個體有較大的相似性，不同類的個體差異性很大。這種方法有三個特徵：適用於沒有先驗知識的分類。如果沒有這些事先的經驗或一些國際、國內、行業標准，分類便會顯得隨意和主觀。這時只要設定比較完善的分類變數，就可以通過聚類分析法得到較為科學合理的類別；可以處理多個變數決定的分類。例如，要根據消費者購買量的大小進行分類比較容易，但如果在進行數據挖掘時，要求根據消費者的購買量、家庭收入、家庭支出、年齡等多個指標進行分類通常比較復雜，而聚類分析法可以解決這類問題；聚類分析法是一種探索性分析方法，能夠分析事物的內在特點和規律，並根據相似性原則對事物進行分組，是數據挖掘中常用的一種技術。
這種較成熟的統計學方法如果在市場分析中得到恰當的應用，必將改善市場營銷的效果，為企業決策提供有益的參考。其應用的步驟為：將市場分析中的問題轉化為聚類分析可以解決的問題，利用相關軟體（如SPSS、SAS等）求得結果，由專家解讀結果，並轉換為實際操作措施，從而提高企業利潤，降低企業成本。
2.應用范圍
聚類分析在客戶細分中的應用

消費同一種類的商品或服務時，不同的客戶有不同的消費特點，通過研究這些特點，企業可以制定出不同的營銷組合，從而獲取最大的消費者剩餘，這就是客戶細分的主要目的。常用的客戶分類方法主要有三類：經驗描述法，由決策者根據經驗對客戶進行類別劃分；傳統統計法，根據客戶屬性特徵的簡單統計來劃分客戶類別；非傳統統計方法，即基於人工智慧技術的非數值方法。聚類分析法兼有後兩類方法的特點，能夠有效完成客戶細分的過程。
例如，客戶的購買動機一般由需要、認知、學習等內因和文化、社會、家庭、小群體、參考群體等外因共同決定。要按購買動機的不同來劃分客戶時，可以把前述因素作為分析變數，並將所有目標客戶每一個分析變數的指標值量化出來，再運用聚類分析法進行分類。在指標值量化時如果遇到一些定性的指標值，可以用一些定性數據定量化的方法加以轉化，如模糊評價法等。除此之外，可以將客戶滿意度水平和重復購買機會大小作為屬性進行分類；還可以在區分客戶之間差異性的問題上納入一套新的分類法，將客戶的差異性變數劃分為五類：產品利益、客戶之間的相互作用力、選擇障礙、議價能力和收益率，依據這些分析變數聚類得到的歸類，可以為企業制定營銷決策提供有益參考。
以上分析的共同點在於都是依據多個變數進行分類，這正好符合聚類分析法解決問題的特點；不同點在於從不同的角度尋求分析變數，為某一方面的決策提供參考，這正是聚類分析法在客戶細分問題中運用范圍廣的體現。

聚類分析在實驗市場選擇中的應用

實驗調查法是市場調查中一種有效的一手資料收集方法，主要用於市場銷售實驗，即所謂的市場測試。通過小規模的實驗性改變，以觀察客戶對產品或服務的反應，從而分析該改變是否值得在大范圍內推廣。
實驗調查法最常用的領域有：市場飽和度測試。市場飽和度反映市場的潛在購買力，是市場營銷戰略和策略決策的重要參考指標。企業通常通過將消費者購買產品或服務的各種決定因素（如價格等）降到最低限度的方法來測試市場飽和度。或者在出現滯銷時，企業投放類似的新產品或服務到特定的市場，以測試市場是否真正達到飽和，是否具有潛在的購買力。前述兩種措施由於利益和風險的原因，不可能在企業覆蓋的所有市場中實施，只能選擇合適的實驗市場和對照市場加以測試，得到近似的市場飽和度；產品的價格實驗。這種實驗往往將新定價的產品投放市場，對顧客的態度和反應進行測試，了解顧客對這種價格的是否接受或接受程度；新產品上市實驗。波士頓矩陣研究的企業產品生命周期圖表明，企業為了生存和發展往往要不斷開發新產品，並使之向明星產品和金牛產品順利過渡。然而新產品投放市場後的失敗率卻很高，大致為66%到90%。因而為了降低新產品的失敗率，在產品大規模上市前，運用實驗調查法對新產品的各方面（外觀設計、性能、廣告和推廣營銷組合等）進行實驗是非常有必要的。
在實驗調查方法中，最常用的是前後單組對比實驗、對照組對比實驗和前後對照組對比實驗。這些方法要求科學的選擇實驗和非實驗單位，即隨機選擇出的實驗單位和非實驗單位之間必須具備一定的可比性，兩類單位的主客觀條件應基本相同。
通過聚類分析，可將待選的實驗市場（商場、居民區、城市等）分成同質的幾類小組，在同一組內選擇實驗單位和非實驗單位，這樣便保證了這兩個單位之間具有了一定的可比性。聚類時，商店的規模、類型、設備狀況、所處的地段、管理水平等就是聚類的分析變數。 轉

B. 聚類分析在企業網路營銷中的應用論文

聚類分析在企業網路營銷中的應用論文

論文摘要：本文針對企業網路營銷中的大量數據為基礎進行數據的分析，依據數據挖掘技術中典型的聚類分析方法進行數據的處理，並以一個網路營銷公司為例，對其客戶信息進行了聚類分析，得到了一些有價值的信息，對於企業的營銷策略的決策給與一定的支持。

論文關鍵詞：聚類分系,網路營銷,策略,客戶關系

0前言

現代科學技術的迅猛發展，特別是在互聯網的應用和開發上更加的迅速，企業必須通過網路對自己的產品加強宣傳以增強自己的競爭力。客戶是一個非常重要的、有價值的重要資源，現在如何更好地從資料庫中挖掘出客戶中有價值的信息，更好的培植和經營與有價值客戶的關系，拋棄那些無利可圖沒有發展前景而且營銷費用高的客戶，並且可以針對不同價值的客戶給與不同的政策同時制定出個性化的營銷策略，這些才能夠保證企業的生存發展。對於這一切數據挖掘無疑是行之有效的好方法之一。本文以一個網路營銷公司為例，提出了一套可操作性的對客戶價值評價方法，然後使用數據挖掘技術中比較常見和常用的聚類分析演算法對客戶信息進行聚類從而達到非常重要的信息並為企業在網路營銷中提供決策依據。

1聚類分析

聚類（clustering）是對於數據挖掘技術是非常重要的一部分，現在也是數據挖掘技術中關鍵的一種。聚類的意義就是針對物理或邏輯上的數據對象的進行自動分類，最後將數據對象分為多個類或簇的過程。對於聚類結果要使得數據對象在同一個分類中具有最大的相似度，而在不同的類中具有最小相似度。聚類的現實意義就是在於可以將數據按照一定得關系進行自動的分類，事先不知道所有的數據對象共有多少類，通過演算法的處理最後得到一個分類結果進行應用。譬如在市場研究領域中，特別是針對網路營銷的企業或網站，從大量的網路數據進行分析聚類，可以講客戶分成不同的類別，針對這些類別不同的購買力和興趣愛好來進行個性化的營銷手段，提高企業的經濟效益。目前研究人員大多針對於聚類分析演算法的改進和完善進行研究，進而提高聚類分析的工作效率。著名的演算法有：CLARANS，BRICH，DBSCAN，CURE，STING，CLIGUE和WaveCluster等。

2聚類分析應用於企業客戶資源管理

現針對某電子商務公司進行分析，該電子商務公司的客戶分布在全國各地以及國外一些地區，現僅列出具有代表性的10個大客戶：吉林，黑龍江，山東，江蘇，浙江，安徽，湖南，緬甸，印度，南非等。在數據挖掘的目的就是從客戶中找到一些共同點，在對這些客戶數據進行處理前要使用聚類分析的方法進行研究看看這10個客戶能否有一些共同之處以便企業針對不同類型的客戶給與不同的對策，首先對該公司採用專家打分的方法，而且還有通過網上問卷調查和訪談的方式，收集各地銷售專員的意見等方式，然後對數據加以綜合，最後聚類分析法確定各項指標的權重。

那麼在具體實施聚類分析法的時候可分為5個步驟進行：

第1步：首先對各項指數構建層次結構，其中被評定的10個大客戶作為方案層，客戶價值放在目標層中進行處理，各項指標是准則層，按照這樣的分層結構來構造客戶關系評價系統中個指數的結構圖，見圖2-1所示；

從數據可以看出有兩種情形：一是緬甸和南非，從數據中可看出這類客戶的當前價值很小，但是具有很大的隱含價值，勢必會有一天他們的成長給企業會帶來豐厚的物質利益，這樣具有發展潛能的客戶應該採取措施激發潛能；二是安徽和印度這類客戶，雖然從數據中看出這類客戶當前價值很小，但是就這兩個省份的地理位置和經濟狀況來分析他們隱含著較大的價值。對於這一類的客戶，企業就應該採取靈活的措施，激發他們的購買能力促使該類型的客戶不斷地向前發展；

第2類是「維持型」客戶，他們會源源不斷的為企業提供利潤，如黑龍江和江蘇，他們這類客戶根據以往的交易記錄分析到得結果就是目前價值大，不過沒什麼發展的潛能，或者說在某種情況下它的時常還會萎縮，當前這類客戶會給企業帶肋比較豐厚的利潤但是就長期發展而言卻不是利潤的主要來源，他們在某種情況下會流失掉，會被其他的企業競爭對手的介入而流失，為此對於企業一方面要維持與這類客戶的良好關系，保持穩定的`客戶關系，另一方面還要採取一些營銷手段來刺激該類客戶的消費，提供一些個性化的服務和策略；

第3類「淘汰型」客戶，這類用戶就如同雞肋了，對於企業的現在和將來都意義不大，目前的銷售份額較小，企業對他們營銷的成本還很高，年利潤率很低，根據分析這類客戶包括浙江、湖南和吉林，他們沒有長期的發展的趨勢，所以企業採取的策略就是應充分挖掘他們給企業帶來的當前價值後逐漸地放棄他們；

第4類是「貴賓型」客戶，這類用戶是企業的主要經濟利潤的來源，在某種程度上可以說是企業生存的保證，他對企業是關繫到生死存亡的重要客戶，從數據中看山東就是該企業的這類貴賓型的客戶，他的當前價值和潛在價值都很大，企業必須認真對待，細心呵護與這類客戶的關系，以及該客戶企業的關鍵性人物的關系，加強與這類客戶的溝通和關系的培養，同時還要提高警惕，防止競爭對手搶走這些貴賓型客戶。針對貴賓型客戶企業就應該對其進行一對一的營銷策略，進行良好的客戶需求溝通，盡最大可能滿足他們的需求，適當給與一些特殊政策來加強和他們的關系。從不同角度來加強客戶對企業的忠誠度、滿意度等。企業根據這些重要的信息就可以針對不同的客戶採取合適的銷售策略。

3小結

總之，企業首先對客戶的價值進行全方位、多角度進行評價，再將分析結果量化後進行數據挖掘，通過聚類分析，對客戶進行細分，針對不同類型的客戶給與個性化的服務。