美克拉-美容院管理软件-医美系统

聚类分析:发现数据中蕴藏的价值

聚类是一种应用机器学习算法的自动化数据分析技术，目的是从大量数据中发现可能的关联。如果说客户分群是基于相似的数据标签对客户进行划分，那么客户聚类就是应用机器学习的方法从大量数据中发现客户之间的相似性并实现自动归类的过程。聚类是一种强大的分析方法，在数据完备的理想情况下，能够对包含成百上千个标签属性的数据集进行编程计算和分析，从数据中发现具有相近个性特征和社群特征的客户族群。医美系统

面向产品、品牌和行为的聚类是最常见的聚类分析应用。聚类模型发现的客户分群常用于指导针对性的营销策略设计。例如，从客户群体中找出谁最有可能购买你的新产品，或者发现对特定品牌感兴趣的群体，或者找出喜欢长跑等有某些运动习惯的群体。医美系统

基于产品的聚类

产品聚类模型能够发现客户偏好购买的产品或产品组合。产品聚类模型既可以很宽泛地发现不同产品品类之间可能存在的关联性，也可以很具体地研究某个特定产品与其他产品销量之间的关联性，从而帮助你发现某类客户群与产品组合之间的购买关联性。就像广为传播的啤酒与尿片的故事，产品聚类发现能够帮助商家设计适合的产品推荐策略。例如，一个经营运动商品的在线零售商发现一些女性在购买儿童运动衣的时候也会给自己购买瑜伽服，这一发现有助于设计适合的产品组合促销。医美系统

基于品牌的聚类

品牌聚类模型告诉你客户更愿意购买的品牌特征。品牌聚类模型通过算法自动聚合出偏好某一特定品牌的客户族群，或者聚合出哪些客户对于特定品牌的新产品更感兴趣，或者识别出哪些客户群对于某个品牌具有更强的忠诚度。医美系统

品牌聚类模型能够识别出那些对于品牌的偏好要强于对产品型号的偏好的客户群体，尽管同类产品的其他品牌推出了功能更强或款式更时尚的新品，他们也愿意等到自己偏好的品牌推出类似的新产品时再购买。医美系统

基于行为的聚类

行为聚类模型能够发现客户购买的行为表现差异，比如对于购买渠道的偏好。有些客户只在实体店面购买，有的客户偏好使用电话中心，有的客户喜欢在线购买，有的客户会在社交网络里先问问朋友圈的意见。行为聚类还经常用于发现客户对于促销刺激的行为反应，哪些客户只有在价格促销的刺激下才会购买，哪些客户对于价格刺激并不敏感。行为聚类模型算法经常能够发现一些你以前并不了解的新族群，从而帮助你改进客户识别和营销定位，结合特别设计的营销场景，策划相应的产品营销和服务策略我们来看两个聚类应用的示例。

美克拉-美容院管理软件-医美系统