客户分群(Customer Segmentation)是数据科学中常见的分析任务,通过聚类算法将用户划分为具有相似特征的群体,帮助企业制定精准营销策略。以下是关键步骤与应用场景:

实现流程 🧱

  1. 数据收集

    • 收集用户行为数据(如购买频次、消费金额、浏览记录)
    • 包含图片:客户细分_数据收集流程
    客户细分_数据收集流程
  2. 特征工程

    • 标准化数据并提取关键指标(如 RFM 模型)
    • 包含图片:特征工程_数据标准化
    特征工程_数据标准化
  3. 聚类算法

    • 应用 K-Means、DBSCAN 等算法划分群体
    • 包含图片:聚类算法_图示
    聚类算法_图示
  4. 结果分析

    • 通过可视化工具(如热力图)解读分群特征
    • 包含图片:热力图_客户分群分析
    热力图_客户分群分析

应用场景 🏬

  • 零售行业:识别高价值客户与潜在流失用户
    包含图片:零售行业_客户细分案例
    零售行业_客户细分案例
  • 电信领域:优化套餐推荐与客户留存策略
  • 金融行业:发现风险客户群体进行定向干预

扩展学习 🔗

深入理解客户分群技术
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