聚類分析法在企業營銷中的應用

Ⅰ 聚類分析中常見的數據類型有哪些

聚類分析，又稱群分析，即建立一種分類方法：將一批樣品或者指標（變數），按照它們在性質上的親疏、相似程度進行分類。
按其聚類的方法，數據類型有以下六種：
①系統聚類分析：開始每個對象自成一類，然後將最相似的兩類合並，合並過後重新計算新類與其它類的距離或相近性程度。這一過程一直繼續下去直到所有的對象歸為一類為止

②調優法（動態聚類法）：首先對n個對象進行初步分類，然後根據分類的損失函數盡可能小的原則對其進行調整，直到分類合理為止；
③最優分割法（有序樣品聚類法）：開始將所有樣品看成一類，然後根據某種最優准則將他們分割為二類、三類，一直分割到所需要的K類為止；
④模糊聚類法：利用模糊集理論來處理分類的問題，他將經濟領域中最有模糊特徵的兩態數據或多態數據具有明顯的分類效果；
⑤圖論據類法：利用圖論中最小支撐樹的概念來處理分類問題；
⑥聚類預報法：聚類預報彌補了回歸分析和判別分析的不足。
按分類對象的不同：聚類分為R型和Q型

Ⅱ 如何開展聚類市場營銷

河北唐山聯通結合今年第四季度聚類市場光纖改造專項活動契機開展專項營銷，目標鎖定重點聚類市場，以駐點現場攔截和商鋪走訪的形式共計走訪客戶近9000戶，實現光纖改造200餘戶，新發展各類業務600餘個，新增收入107萬元。

據了解，唐山聯通採取的主要做法是：一是提前謀劃，有針對性地制定營銷方案。從全市161家名單制聚類市場中選取78家高價值的聚類市場作為活動現場，通過系統數據分析結合活動現場特點分別制定營銷措施，有目的地開展活動。
二是前後台聯動，實現現場受理、現場安裝。為確保活動開展的有序、有效，本次活動人各現場設立營業座席，營業人員現場受理業務；營銷人員採取駐點和實地走訪的形式開展業務宣傳；經過前期協調，活動現場增配安裝人員，確保現場受理的業務及時調試完畢。三是整齊劃一，規定現場營銷動作。
活動之前，通過動員會的形式對各現場銷售行為做出了明確規范，每天對當日的業績進行排名，對當天的營銷進行總結，營造出一個比學趕幫超的良好營銷氛圍。四是借力商務沃網，開展線上維系和營銷。 充分利用商務沃網的信息採集及客戶管理優勢，引導客戶通過掃描二維碼的方式注冊商務沃網，開展有針對性的線上維系和營銷。五是後續跟進，延展性營銷到位。
本次營銷活動的時間是有限的，但是經過連續預熱宣傳，許多處於猶豫期的客戶還有後續辦理業務的需求，特別是光纖改造區域後續需求旺盛，為了避免活動結束後後續營銷乏力的現象，唐山聯通要求對拜訪客戶100%發放包片客戶經理的業務名片，並通過電話回訪的形式至少開展兩次回訪營銷。

Ⅲ 數據分析方法有哪些

常用方法：

利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特徵、變化和偏差分析、Web頁挖掘等， 它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。

一、分類：

1.分類是找出資料庫中一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將資料庫中的數據項映射到某個給定的類別。

2.它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特徵分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。

②回歸分析：

1.回歸分析方法反映的是事務資料庫中屬性值在時間上的特徵，產生一個將數據項映射到一個實值預測變數的函數，發現變數或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。

2.它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。

③聚類：聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬於同一類別的數據間的相似性盡可能大，不同類別中的數據間的相似性盡可能小。它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。

④關聯規則：

1.關聯規則是描述資料庫中數據項之間所存在的關系的規則，即根據一個事務中某些項的出現可導出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關系。

2.在客戶關系管理中，通過對企業的客戶資料庫里的大量數據進行挖掘，可以從大量的記錄中發現有趣的關聯關系，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價與定製客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。

Ⅳ 利用企業用戶或消費者調查數據進行分析，將產品的消費者進行分類並歸納出消費者的相關特徵（聚類分析）

答：從網路消費者的群體特點看。消費者行為以及購買行為永遠是營銷者關注的一個熱點問題，對於網路營銷者也是如此。網路用戶是網路營銷的主要個體消費者，也是推動網路營銷發展的主要動力，它的現狀決定了今後網路營銷的發展趨勢和道路。我們要搞好網路市場營銷工作，就必須對網路消費者的群體特徵進行分析以便採取相應的對策。網路消費者群體主要具備以下四個方面的特徵： （一）注重自我。（二）頭腦冷靜，擅長理性分析 （三）喜好新鮮事物，有強烈的求知慾（四）好勝，但缺乏耐心。

從網路消費需求的特徵看。由於互聯網商務的出現，消費觀念、消費方式和消費者的地位正在發生著重要的變化，互聯網商用的發展促進了消費者主權地位的提高；網路營銷系統巨大的信息處理能力，為消費者挑選商品提供了前所未有的選擇空間，使消費者的購買行為更加理性化。

從網路消費者的購買動機看。所謂動機，是指推動人進行活動的內部原動力，即激勵人們行為的原因。人們的消費需要都是由購買動機而引起的。網路消費者的購買動機，是指在網路購買活動中，能使網路消費者產生購買行為的某些內在的動力。我們只有了解消費者的購買動機，才能預測消費者的購買行為，以便採取相應的促銷措施。由於網路促銷是一種不見面的銷售，消費者的購買行為不能直接觀察到，因此對網路消費者購買動機的研究，就顯得尤為重要。 網路消費者的購買動機基本上可以分為兩大類：需求動機和心理動機。

從網路消費購買過程看。網上購物是指用戶為完成購物或與之有關的任務而在網上虛擬的購物環境中瀏覽、搜索相關商品信息，從而為購買決策提供所需要的必要信息，並實現決策的購買的過程。電子商務的熱潮使網上購物作為一種嶄新的個人消費模式，日益受到人們的關注。消費者的購買決策過程，是消費者需要、購買動機、購買活動和買後使用感受的綜合與統一。網路消費的購買過程可分為以下五個階段：確認需要—→信息收集—→比較選擇—→購買決策—→購後評價。

為了提高企業的競爭能力，最大限度地佔領市場，企業必須虛心聽取顧客的反饋意見和建議。方便、快捷、便宜的電子郵件，為網路營銷者收集消費者購後評價提供了得天獨厚的優勢。廠商在網路上收集到這些評價之後，通過計算機的分析、歸納，可以迅速找出工作中的缺陷和不足，及時了解消費者的意見和建議，制定相應對策，改進自己產品的性能和售後服務

Ⅳ 消費者行為研究的意義

消費者行為的研究構成營銷決策的基礎，它與企業市場的營銷活動是密不可分的。它對於提高營銷決策水平，增強營銷策略的有效性方面有著很重要意義。它可以為以下各方面的研究提供支持：

1、品牌形象及品牌管理

通過消費者行為研究，在了解各品牌的知名度、購買／使用率、忠誠度、轉換率、美譽度等各項指標，了解各品牌在消費者心目的形象、地位及評價，以及產品類別形象和品牌使用者形象等的基礎上，制定出品牌的發展策略。

2、產品定位

只有了解產品在目標消費者心目中的位置，了解其產品是否被消費者所接受，才能發展有效的營銷策略。

3、市場細分

市場細分是制定大多數營銷策略的基礎。企業細分市場的目的，就是為了找到合適自己進入的目標市場，並根據目標市場的需求特點，制定有針對性的營銷方案，使目標市場的消費者某種獨特的需要得到更充分的滿足。

4、新產品開發

通過了解消費者的需求與慾望，了解消費者對各種產品屬性的評價，企業可以據此開發新產品。可以說，消費者行為研究即是新產品構思的重要來源，也是檢驗新產品各方面因素，如產品性能、包裝、口味、顏色、規格等能否被接受和應在哪些方面進一步完善的重要途徑。

5、產品定價

產品定價如果與消費者的承受能力或與消費者對產品價值的認同脫節，再好的產品也難以打開市場。

6、分銷渠道的選擇

消費者喜歡到哪些地方，以及如何購買到產品，也可以通過對消費者的研究了解到。

7、廣告和促銷策略的制定

對消費者行為的透徹了解，是制定廣告和促銷策略的基礎。通過消費者行為研究，可以了解他們獲得信息的途徑、了解他們對廣告／促銷行為的態度及評價，以及廣告／促銷行為對他們消費行為的影響等，從而制定出合理、有效的廣告／促銷策略。

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分析方法

1、聚類分析：

根據研究對象間的相似性進行分類，對市場進行分層，尋找競爭對手。

2、回歸分析：

尋找某些事物的影響因素及其描述其影響程度。還可用於對某些事物的預測。

3、因子分析：

從眾多的觀測變數中找到具有本質意義的少量的因子，更加明確的把握事物變化的原因。

4、相關分析：

研究各變數間關系的密切程度。

5、差異性檢驗和方差分析：

分析和檢驗不同類別或變數間是否存在顯著差異。

6、對應分析：

用於探索和研究各分類變數之間的關系。

7、判別分析：

利用已經獲得的一些信息來判斷其屬性。

8、結合分析：

測量消費者對眾多產品屬性的偏好，以及確定消費者在多屬性產品之間作出的選擇。

Ⅵ 四種聚類方法之比較

四種聚類方法之比較
介紹了較為常見的k-means、層次聚類、SOM、FCM等四種聚類演算法，闡述了各自的原理和使用步驟，利用國際通用測試數據集IRIS對這些演算法進行了驗證和比較。結果顯示對該測試類型數據，FCM和k-means都具有較高的准確度，層次聚類准確度最差，而SOM則耗時最長。
關鍵詞:聚類演算法；k-means；層次聚類；SOM；FCM
聚類分析是一種重要的人類行為，早在孩提時代，一個人就通過不斷改進下意識中的聚類模式來學會如何區分貓狗、動物植物。目前在許多領域都得到了廣泛的研究和成功的應用，如用於模式識別、數據分析、圖像處理、市場研究、客戶分割、Web文檔分類等[1]。
聚類就是按照某個特定標准(如距離准則)把一個數據集分割成不同的類或簇，使得同一個簇內的數據對象的相似性盡可能大，同時不在同一個簇中的數據對象的差異性也盡可能地大。即聚類後同一類的數據盡可能聚集到一起，不同數據盡量分離。
聚類技術[2]正在蓬勃發展，對此有貢獻的研究領域包括數據挖掘、統計學、機器學習、空間資料庫技術、生物學以及市場營銷等。各種聚類方法也被不斷提出和改進，而不同的方法適合於不同類型的數據，因此對各種聚類方法、聚類效果的比較成為值得研究的課題。
1 聚類演算法的分類
目前，有大量的聚類演算法[3]。而對於具體應用，聚類演算法的選擇取決於數據的類型、聚類的目的。如果聚類分析被用作描述或探查的工具，可以對同樣的數據嘗試多種演算法，以發現數據可能揭示的結果。
主要的聚類演算法可以劃分為如下幾類：劃分方法、層次方法、基於密度的方法、基於網格的方法以及基於模型的方法[4-6]。
每一類中都存在著得到廣泛應用的演算法，例如：劃分方法中的k-means[7]聚類演算法、層次方法中的凝聚型層次聚類演算法[8]、基於模型方法中的神經網路[9]聚類演算法等。
目前,聚類問題的研究不僅僅局限於上述的硬聚類，即每一個數據只能被歸為一類，模糊聚類[10]也是聚類分析中研究較為廣泛的一個分支。模糊聚類通過隸屬函數來確定每個數據隸屬於各個簇的程度，而不是將一個數據對象硬性地歸類到某一簇中。目前已有很多關於模糊聚類的演算法被提出，如著名的FCM演算法等。
本文主要對k-means聚類演算法、凝聚型層次聚類演算法、神經網路聚類演算法之SOM,以及模糊聚類的FCM演算法通過通用測試數據集進行聚類效果的比較和分析。
2 四種常用聚類演算法研究
2.1 k-means聚類演算法
k-means是劃分方法中較經典的聚類演算法之一。由於該演算法的效率高，所以在對大規模數據進行聚類時被廣泛應用。目前，許多演算法均圍繞著該演算法進行擴展和改進。
k-means演算法以k為參數，把n個對象分成k個簇，使簇內具有較高的相似度，而簇間的相似度較低。k-means演算法的處理過程如下：首先，隨機地選擇k個對象，每個對象初始地代表了一個簇的平均值或中心;對剩餘的每個對象，根據其與各簇中心的距離，將它賦給最近的簇;然後重新計算每個簇的平均值。這個過程不斷重復，直到准則函數收斂。通常，採用平方誤差准則，其定義如下：

這里E是資料庫中所有對象的平方誤差的總和，p是空間中的點，mi是簇Ci的平均值[9]。該目標函數使生成的簇盡可能緊湊獨立，使用的距離度量是歐幾里得距離,當然也可以用其他距離度量。k-means聚類演算法的演算法流程如下：
輸入：包含n個對象的資料庫和簇的數目k；
輸出：k個簇，使平方誤差准則最小。
步驟：
(1) 任意選擇k個對象作為初始的簇中心；
(2) repeat；
(3) 根據簇中對象的平均值，將每個對象(重新)賦予最類似的簇；
(4) 更新簇的平均值，即計算每個簇中對象的平均值；
(5) until不再發生變化。
2.2 層次聚類演算法
根據層次分解的順序是自底向上的還是自上向下的，層次聚類演算法分為凝聚的層次聚類演算法和分裂的層次聚類演算法。
凝聚型層次聚類的策略是先將每個對象作為一個簇，然後合並這些原子簇為越來越大的簇，直到所有對象都在一個簇中，或者某個終結條件被滿足。絕大多數層次聚類屬於凝聚型層次聚類，它們只是在簇間相似度的定義上有所不同。四種廣泛採用的簇間距離度量方法如下：

這里給出採用最小距離的凝聚層次聚類演算法流程：
(1) 將每個對象看作一類，計算兩兩之間的最小距離；
(2) 將距離最小的兩個類合並成一個新類；
(3) 重新計算新類與所有類之間的距離；
(4) 重復(2)、(3)，直到所有類最後合並成一類。
2.3 SOM聚類演算法
SOM神經網路[11]是由芬蘭神經網路專家Kohonen教授提出的，該演算法假設在輸入對象中存在一些拓撲結構或順序，可以實現從輸入空間(n維)到輸出平面(2維)的降維映射，其映射具有拓撲特徵保持性質,與實際的大腦處理有很強的理論聯系。
SOM網路包含輸入層和輸出層。輸入層對應一個高維的輸入向量，輸出層由一系列組織在2維網格上的有序節點構成，輸入節點與輸出節點通過權重向量連接。學習過程中，找到與之距離最短的輸出層單元，即獲勝單元，對其更新。同時，將鄰近區域的權值更新，使輸出節點保持輸入向量的拓撲特徵。
演算法流程：
(1) 網路初始化，對輸出層每個節點權重賦初值；
(2) 將輸入樣本中隨機選取輸入向量，找到與輸入向量距離最小的權重向量；
(3) 定義獲勝單元，在獲勝單元的鄰近區域調整權重使其向輸入向量靠攏；
(4) 提供新樣本、進行訓練；
(5) 收縮鄰域半徑、減小學習率、重復，直到小於允許值，輸出聚類結果。
2.4 FCM聚類演算法
1965年美國加州大學柏克萊分校的扎德教授第一次提出了『集合』的概念。經過十多年的發展，模糊集合理論漸漸被應用到各個實際應用方面。為克服非此即彼的分類缺點，出現了以模糊集合論為數學基礎的聚類分析。用模糊數學的方法進行聚類分析，就是模糊聚類分析[12]。
FCM演算法是一種以隸屬度來確定每個數據點屬於某個聚類程度的演算法。該聚類演算法是傳統硬聚類演算法的一種改進。

演算法流程：
(1) 標准化數據矩陣；
(2) 建立模糊相似矩陣，初始化隸屬矩陣；
(3) 演算法開始迭代，直到目標函數收斂到極小值；
(4) 根據迭代結果，由最後的隸屬矩陣確定數據所屬的類，顯示最後的聚類結果。
3 四種聚類演算法試驗
3.1 試驗數據
實驗中，選取專門用於測試分類、聚類演算法的國際通用的UCI資料庫中的IRIS[13]數據集，IRIS數據集包含150個樣本數據，分別取自三種不同的鶯尾屬植物setosa、versicolor和virginica的花朵樣本,每個數據含有4個屬性，即萼片長度、萼片寬度、花瓣長度，單位為cm。在數據集上執行不同的聚類演算法，可以得到不同精度的聚類結果。
3.2 試驗結果說明
文中基於前面所述各演算法原理及演算法流程，用matlab進行編程運算，得到表1所示聚類結果。

如表1所示，對於四種聚類演算法，按三方面進行比較：(1)聚錯樣本數：總的聚錯的樣本數，即各類中聚錯的樣本數的和；(2)運行時間：即聚類整個過程所耗費的時間，單位為s；(3)平均准確度：設原數據集有k個類,用ci表示第i類，ni為ci中樣本的個數，mi為聚類正確的個數,則mi/ni為第i類中的精度，則平均精度為：

3.3 試驗結果分析
四種聚類演算法中，在運行時間及准確度方面綜合考慮，k-means和FCM相對優於其他。但是，各個演算法還是存在固定缺點：k-means聚類演算法的初始點選擇不穩定，是隨機選取的，這就引起聚類結果的不穩定，本實驗中雖是經過多次實驗取的平均值，但是具體初始點的選擇方法還需進一步研究；層次聚類雖然不需要確定分類數，但是一旦一個分裂或者合並被執行，就不能修正，聚類質量受限制；FCM對初始聚類中心敏感，需要人為確定聚類數，容易陷入局部最優解；SOM與實際大腦處理有很強的理論聯系。但是處理時間較長，需要進一步研究使其適應大型資料庫。
聚類分析因其在許多領域的成功應用而展現出誘人的應用前景，除經典聚類演算法外，各種新的聚類方法正被不斷被提出。

Ⅶ 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

Ⅷ 聚類分析方法應用於哪些問題的研究

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

Ⅸ 細分市場需求特點

市場需求的特點：

1. 多樣性：由於消費者的收入水平、文化程度、職業、性別，年齡、民族和生活習慣的不同，自然會有不同的愛好和興趣，對消費品的需求也是千差萬別的；

2. 發展性：隨著生產力的發展和消費者個人收入的提高，人們對商品和服務的需要也在不斷地發展；

3. 伸縮性：消費者購買商品，在數量、品級等方面均會隨購買水平的變化而變化，隨商品價格的高低而轉移；

4. 層次性：人們的需求是有層次的，各個層次之間雖然難於截然劃分，但是大體上還是有次序的；

5. 時代性：消費需求常常受到時代精神、風尚、環境等的影響。時代不同，消費需求和愛好也會不同；

6. 可誘導性：消費需求是可以引導和調節的；

7. 聯系性和替代性：消費需求在有些商品上具有關聯性，消費者往往順便聯系購買。

   市場需求是指一定的顧客在一定的地區、一定的時間、一定的市場營銷環境和一定的市場營銷計劃下對某種商品或服務願意而且能夠購買的數量。

Ⅹ 企業如何做大數據整合營銷

一、獲取全網用戶數據
首先需要明確的是，僅有企業數據，即使規模再大，也只是孤島數據。在收集、打通企業內部的用戶數據時，還要與互聯網數據統合，才能准確掌握用戶在站內站外的全方位的行為，使數據在營銷中體現應有的價值。
二、讓數據看得懂
採集來的原始數據難以懂讀，因此還需要進行集中化、結構化、標准化處理，讓「天書」變成看得懂的信息。
三、分析用戶特徵及偏好
將第一方標簽與第三方標簽相結合，按不同的評估維度和模型演算法，通過聚類方式將具有相同特徵的用戶劃分成不同屬性的用戶族群，對用戶的靜態信息（性別、年齡、職業、學歷、關聯人群、生活習性等）、動態信息（資訊偏好、娛樂偏好、健康狀況、商品偏好等）、實時信息（地理位置、相關事件、相關服務、相關消費、相關動作）分別描述，形成網站用戶分群畫像系統。
四、制定渠道和創意策略
根據對目標群體的特徵測量和分析結果，在營銷計劃實施前，對營銷投放策略進行評估和優化。如選擇更適合的用戶群體，匹配適當的媒體，制定性價比及效率更高的渠道組合，根據用戶特徵制定內容策略，從而提高目標用戶人群的轉化率。
五、提升營銷效率
在投放過程中，仍需不斷回收、分析數據，並利用統計系統對不同渠道的類型、時段、地域、位置等價值進行分析，對用戶轉化率的貢獻程度進行評估，在營銷過程中進行實時策略調整。
六、營銷效果評估、管理
利用渠道管理和宣傳製作工具，利用數據進行可視化的品牌宣傳、事件傳播和產品，製作數據圖形化工具，自動生成特定的市場宣傳報告，對特定宣傳目的報告進行管理。
七、創建精準投放系統
對於有意領先精準營銷的企業來說，則可更進一步，整合內部數據資源，補充第三方站外數據資源，進而建立廣告精準投放系統，對營銷全程進行精細管理。