客户细分

综合运用聚类模型、CRM系统以及ARPU分析，中国移动正在优化客户细分方案，设计不同套餐以达到效益最大化。

商业理解：确定业务目标，收集并探索相关数据。 数据理解：清理、转换和探索数据，识别模式和见解。 数据准备：准备和转换数据以用于建模。 建立模型：根据收集的数据建立和评估预测模型。 模型评估：评估模型的性能和准确性。 结果发布：将模型结果部署到业务中。 模型调优：根据业务反馈持续改进和调整模型。

如果你在做客户细分，尤其是电信行业相关的项目，这个资源挺有用的。它通过不同部门的访谈，了针对中国移动客户细分模型的详细需求。比如，计费业务中心客户细分系统的需求，市场经营部则通过细分数据来提升品牌整合效果。适合对如何通过客户行为数据做精准服务设计感兴趣的朋友。了全球通的中端用户，挽留有离网倾向的用户，提升营销效果，节省成本，真的蛮实用的。 要是你正好在用类似的模型进行项目开发，这份资源会为你不少参考和实际操作的思路。 哦，对了，里面还包括了多用户需求、市场行为和提升服务效果的技巧，绝对值得收藏。

第四步：通过因子分析寻找变量之间的关系，并优化变量组合。分析模型结果时，依据群间差距最大、群内差距最小的标准进行调整，逐步优化模型。数据探索和建模过程中，重点在于分析因子之间的关系。

采用 K-means 算法对某服装电商网站的客户进行细分。算法进行了改进，包括：- 排除数据集中的噪声点- 获取更准确的初始聚类中心改进后算法提高了聚类的准确率和紧密度。

考虑数据资源和移动用户特点，采用用户行为特征为基础，结合人口统计和客户价值，构建三维客户细分模型。模型聚焦高价值客户识别，针对目标客户群开展行为分析，制定差异化服务策略，满足客户需求，并整理背景资料，辅助市场营销。

IVR 客户的行为太难猜？你可以看看这篇研究，研究者用数据挖掘给呼叫中心做了个“客户画像”。CRISP-DW 流程打底，Clementine 工具数据，先清洗，再聚类，建了个C5.0 决策树模型，整个链条走得挺完整。比如你能发现，ARPU 值在 100~150 之间的客户，更容易走进 IVR 系统，像福田、宝安这些地区也集中不少这样的用户。模型跑出来的结果蛮有意思，客户入 IVR 的原因还真不少，像需求复杂、接入时长、地区差异等等。用C5.0来预测这些特征，不光快，精度也还不错。而且聚类的逻辑挺实用，按ARPU 值和入网时长划成四类客户，你就能更清楚：哪些人更愿意用自动语音，哪些人宁可人工排队

银行卡数据的客户细分和价值其实挺有意思的。《银行卡数据挖掘案例》这篇文章思路清晰，先讲方法再讲实操，走的是比较实在的路线，适合你想从零上手一个小型数据挖掘项目时参考。 文章里用KMeans 聚类做客户细分，还结合了价值的逻辑，实战感挺强。讲得也不绕，适合前端同学拓宽下数据视野，顺便了解下怎么通过数据优化产品设计。 配套资源也不少，比如有个关于CRM 数据挖掘的案例（点这看），还有个做客户细分模型的 PPT（点这里），看完可以试着自己用个模拟数据跑一遍。 如果你在做金融类前端项目，像卡片识别、用户分群，文章里提到的BIN 码数据和方式就有用。比如这里有个包含 7000+卡种的BIN 识别资源（去

采用基于购买行为的客户细分方法，运用数据挖掘中的聚类分析和决策树分类技术，对零售业客户群进行细分，将客户划分为不确定型客户、经常性客户、乐于消费型客户和最好的客户，为零售业客户细分提供了一种有效且实用的分析方法。

基于K-means聚类算法的民航客户细分模型构建 问题背景 客户关系管理中，客户价值评估是关键环节。通过分析航空公司数据仓库中的客户信息，构建精准的客户细分模型，可以有效提升客户价值。 方法与模型 本研究采用数据挖掘技术中的K-means聚类算法，对民航客户进行细分。通过实验分析，将客户划分为3个类别，并针对每类客户制定相应的营销策略。 结果与结论 实验结果表明，K-means聚类算法能够有效识别客户行为特征差异，实现精准的客户细分。基于细分结果制定的营销策略，可将客户价值提升约30%。 模型优势 精准识别客户行为差异 有效提升客户价值 指导制定差异化营销策略 应用领域 民航客户关系管理