郑博

摘要：大数据时代下，企业营销焦点从产品中心转变为客户中心，客户关系管理成为企业核心问题。本文利用K-Means聚类方法对客户分类，针对不同客户的特征采取不同的营销策略，实现企业利润最大化。

关键词：K-Means聚类;客户分类

Abstract：In the era of big data，the focus of enterprise marketing has changed from product center to customer center，and customer relationship management has become the core issue of enterprises. In this paper，K-means clustering method is used to classify customers，and different marketing strategies are adopted according to the characteristics of different customers to maximize the profits of enterprises.

Key words：K-Means cluster;Customer classification

一、引言

在大數据时代，客户关系管理对一个企业来说越来越重要，而客户分类又是客户关系管理中的关键问题。面对激烈的市场竞争，尝试对客户进行分类，了解不同类型的客户特征，以便可以向营销团队提供意见，针对不同的客户类别制定不同的营销策略，实现精准营销，有助于实现公司利润目标的最大化。

二、问题分析

由于客户没有类别属性，所以对客户分类是一个无监督学习的任务，对此，我们可以对客户进行K-Means聚类，根据聚类结果来判别客户的类型。本文基于客户信息的年龄、年收入和消费积分数据来进行案例分析。在做K-Means聚类分析之前，本文利用直方图可视化分析客户的年龄、年收入、消费积分的特征分布，有助于了解客户特征。

三、K-Means聚类介绍

K-Means是一种基于距离的聚类算法，其算法过程如下：

1）随机选取K个样本对象作为初始的聚类中心点。

2）计算各样本与每个中心点的距离，并将样本划分到距离最近的中心点所在簇。

3）样本划分完成后，计算每簇样本坐标的均值，并以此为新的中心点。

4）重新计算各样本与每个中心点的距离，若存在样本所属簇发生变化则转2），否则转5）。

5）当所有样本所属簇不再发生变化时停止并输出聚类结果。……