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用戶分層方法用戶細(xì)分與聚類聚類模型將樣本點(diǎn)根據(jù)某種特征進(jìn)行分類,達(dá)到的效是,類與類之間的差異大,而同一個類內(nèi)的用戶差異較小,從而達(dá)到分群、定類別的目的。用戶細(xì)分的重要意義有利于深入洞察用戶需求提高業(yè)務(wù)運(yùn)營效率和效益降低運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)保持業(yè)務(wù)的可持續(xù)增長用戶細(xì)分的不同商業(yè)主題行為特征客戶價值生命周期需求與態(tài)度產(chǎn)品設(shè)計(jì)客戶管理客戶營銷資源投入優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段用戶細(xì)分用戶心理地圖用戶想法和感受聽:用戶聽到的信息說:用戶表帶的訴求做:用戶行為看:用戶能挑選的產(chǎn)品痛點(diǎn)收獲資源投入優(yōu)化:用戶價值分層RFM模型:根據(jù)用戶的3個維度進(jìn)行價值區(qū)分的,分別是消費(fèi)熱度、消費(fèi)頻率、消費(fèi)金額用戶管理-用戶生命周期分群用戶營銷-用戶行為特征分群聚類分析的基本概念聚類分析分群目標(biāo)是,使得每個群的特征描述明確且具體,不同群之間的特征差異明顯。通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,使得類與類之間的差異大,而同類內(nèi)的樣本差異小,從而達(dá)到分群的效果。聚類模型的評估輪廓系數(shù)平方根標(biāo)準(zhǔn)誤差R2ARI層次聚類層次聚類的算法描述(1)假設(shè)有n個樣品,每個樣品被單獨(dú)看成一類,即構(gòu)造n個類,每個類包含且只包含一個樣品。(2)計(jì)算n個樣品兩兩之間的距離,以及類間距離矩陣,并將距離最近的兩類合并為一個新類。(3)計(jì)算新類與當(dāng)前各類之間的距離。(4)一直重復(fù)上述過程,直至所有的觀測被聚為一類,并繪制聚類圖。(5)決定聚類數(shù)目和類別,并對類作出解釋。層次聚類分群數(shù)量的確定層次聚類的優(yōu)點(diǎn)是具有較好的解釋性,分析人員可以通過層次聚類圖確定需要將處理的樣本數(shù)據(jù)分成幾類,以及這些類的樣本有哪些。層次聚類也有缺點(diǎn),層次聚類處理大樣本數(shù)據(jù)較為吃力,需要不斷計(jì)算點(diǎn)與點(diǎn)的距離及類與類的距離,對計(jì)算機(jī)的計(jì)算和存儲能力、計(jì)算時間都是一個挑戰(zhàn)。K-means聚類算法K-means聚類算法是處理大樣本數(shù)據(jù)的聚類方法,其基本思想是以迭代為理論基礎(chǔ),先對樣本觀測進(jìn)行粗略分類,然后按某種最優(yōu)準(zhǔn)則逐步修改分類,直至最優(yōu)為止。K-means聚類算法是聚類分析中的常用方法,常用于用戶分群。K-means聚類算法描述K-means聚類算法就是計(jì)算樣本點(diǎn)與類簇質(zhì)心的距離,與類簇質(zhì)心相近的樣本點(diǎn)被劃分為同一類簇。(1)設(shè)定K值,確定聚類數(shù),軟件隨機(jī)分配聚類中心所需的種子。(2)計(jì)算每個觀測到類中心的距離(歐式距離或明考斯基距離),并分成K類。(3)把K類中心(均值)作為新的中心,重新計(jì)算距離聚類事后分析:決
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