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。

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。

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。

“物以类聚，人以群分”，这句古语在商业领域同样适用。如何精准地将客户分类，找到最有价值的客户群体，是每个企业都在思考的问题。腾讯大讲堂第59期以“数据蕴含商机”为主题，探讨了如何利用数据进行客户细分，以及如何避免维度灾难。 传统的客户细分方法往往依赖人为经验，选取诸如地域、活跃程度等有限的维度。然而，随着数据量的爆炸式增长，维度也随之急剧增加，导致细分数目指数级增长，这就是所谓的“维度灾难”。人脑难以处理如此高维的数据，更无法从中有效地提取信息。 腾讯大讲堂指出，数据驱动的方法可以帮助我们克服维度灾难，实现更精准、高效的客户细分。通过机器学习等技术，我们可以从海量数据中自动识别关键特征，并进行有效的降维，从而找到隐藏的客户群体，挖掘潜在的商机。

建立模型——客户细分模型采用SPSS数据挖掘工具进行电信业客户群体划分。

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 客户价值评估 精准营销策略制定

中国移动资费设计策略 本策略依托客户细分模型，制定精准资费方案，提升市场竞争力。 竞争分析与目标设定 对比分析主要竞争对手资费设计，明确自身优劣势和竞争方向。 制定清晰的资费目标，例如提升用户ARPU值、降低用户流失率等，并确定实现目标的方法论。 客户细分与资费制定 深入分析客户群体，进行细分，例如按消费水平、业务偏好、生命周期等维度进行划分。 基于客户细分结果，制定差异化的资费元素，包括语音、流量、短信、增值服务等，满足不同客户群体的需求。 设计多样化的资费套餐组合，并根据市场反馈进行动态调整。 资费计划实施与优化 战术层面： 制定详细的资费计划执行方案，明确时间节点和责任人。 对竞争对手的资费策略和市场活动保持高度敏感，及时调整应对策略。 战略层面： 持续关注客户需求变化，定期评估资费方案的有效性，并进行优化迭代。 探索新的资费模式和业务模式，例如基于5G、物联网等新技术的应用场景，打造新的增长点。 总结 本策略强调以客户为中心，通过精准的客户细分和差异化的资费设计，提升中国移动的市场竞争力和盈利能力。