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        2. 醫美系統做客戶聚類分析
          時間:2021-01-27 15:14 作者:美克拉
          相關標簽:

          美克拉-美容院管理軟件-醫美系統

           

          聚類分析:發現數據中蘊藏的價值

           

          聚類是一種應用機器學習算法的自動化數據分析技術,目的是從大量數據中發現可能的關聯。如果說客戶分群是基于相似的數據標簽對客戶進行劃分,那么客戶聚類就是應用機器學習的方法從大量數據中發現客戶之間的相似性并實現自動歸類的過程。聚類是一種強大的分析方法,在數據完備的理想情況下,能夠對包含成百上千個標簽屬性的數據集進行編程計算和分析,從數據中發現具有相近個性特征和社群特征的客戶族群。醫美系統

           

          面向產品、品牌和行為的聚類是最常見的聚類分析應用。聚類模型發現的客戶分群常用于指導針對性的營銷策略設計。例如,從客戶群體中找出誰最有可能購買你的新產品,或者發現對特定品牌感興趣的群體,或者找出喜歡長跑等有某些運動習慣的群體。醫美系統

           

          基于產品的聚類

           

          產品聚類模型能夠發現客戶偏好購買的產品或產品組合。產品聚類模型既可以很寬泛地發現不同產品品類之間可能存在的關聯性,也可以很具體地研究某個特定產品與其他產品銷量之間的關聯性,從而幫助你發現某類客戶群與產品組合之間的購買關聯性。就像廣為傳播的啤酒與尿片的故事,產品聚類發現能夠幫助商家設計適合的產品推薦策略。例如,一個經營運動商品的在線零售商發現一些女性在購買兒童運動衣的時候也會給自己購買瑜伽服,這一發現有助于設計適合的產品組合促銷。醫美系統

           

          基于品牌的聚類

           

          品牌聚類模型告訴你客戶更愿意購買的品牌特征。品牌聚類模型通過算法自動聚合出偏好某一特定品牌的客戶族群,或者聚合出哪些客戶對于特定品牌的新產品更感興趣,或者識別出哪些客戶群對于某個品牌具有更強的忠誠度。醫美系統

           

          品牌聚類模型能夠識別出那些對于品牌的偏好要強于對產品型號的偏好的客戶群體,盡管同類產品的其他品牌推出了功能更強或款式更時尚的新品,他們也愿意等到自己偏好的品牌推出類似的新產品時再購買。醫美系統

           

          基于行為的聚類

           

          行為聚類模型能夠發現客戶購買的行為表現差異,比如對于購買渠道的偏好。有些客戶只在實體店面購買,有的客戶偏好使用電話中心,有的客戶喜歡在線購買,有的客戶會在社交網絡里先問問朋友圈的意見。行為聚類還經常用于發現客戶對于促銷刺激的行為反應,哪些客戶只有在價格促銷的刺激下才會購買,哪些客戶對于價格刺激并不敏感。行為聚類模型算法經常能夠發現一些你以前并不了解的新族群,從而幫助你改進客戶識別和營銷定位,結合特別設計的營銷場景,策劃相應的產品營銷和服務策略我們來看兩個聚類應用的示例。

           

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