聚類分析在市場營銷中的應用領域

1. 如何開展聚類市場營銷

河北唐山聯通結合今年第四季度聚類市場光纖改造專項活動契機開展專項營銷，目標鎖定重點聚類市場，以駐點現場攔截和商鋪走訪的形式共計走訪客戶近9000戶，實現光纖改造200餘戶，新發展各類業務600餘個，新增收入107萬元。

據了解，唐山聯通採取的主要做法是：一是提前謀劃，有針對性地制定營銷方案。從全市161家名單制聚類市場中選取78家高價值的聚類市場作為活動現場，通過系統數據分析結合活動現場特點分別制定營銷措施，有目的地開展活動。
二是前後台聯動，實現現場受理、現場安裝。為確保活動開展的有序、有效，本次活動人各現場設立營業座席，營業人員現場受理業務；營銷人員採取駐點和實地走訪的形式開展業務宣傳；經過前期協調，活動現場增配安裝人員，確保現場受理的業務及時調試完畢。三是整齊劃一，規定現場營銷動作。
活動之前，通過動員會的形式對各現場銷售行為做出了明確規范，每天對當日的業績進行排名，對當天的營銷進行總結，營造出一個比學趕幫超的良好營銷氛圍。四是借力商務沃網，開展線上維系和營銷。 充分利用商務沃網的信息採集及客戶管理優勢，引導客戶通過掃描二維碼的方式注冊商務沃網，開展有針對性的線上維系和營銷。五是後續跟進，延展性營銷到位。
本次營銷活動的時間是有限的，但是經過連續預熱宣傳，許多處於猶豫期的客戶還有後續辦理業務的需求，特別是光纖改造區域後續需求旺盛，為了避免活動結束後後續營銷乏力的現象，唐山聯通要求對拜訪客戶100%發放包片客戶經理的業務名片，並通過電話回訪的形式至少開展兩次回訪營銷。

2. 聚類分析的應用領域有哪些

聚類在以下幾個領域中是非常有用的:模式分析的瀏覽、聚集、決策制定及機器學習，還包括數據挖掘、文件恢復、圖像分割及模式分類。但在這些問題中，幾乎沒有有關數據的先驗信息(如統計模型)可用，而用戶又要求盡可能地對數據的可能性少進行假設。在這些限制條件下，聚類方法特別適合於查看數據點中的內在關系以對它們的結構進行評估。

3. 聚類分析方法具體有哪些應用可不可以舉個例子

比如說現在要把n個產品按產品的m個指標繼續聚類，因為產品可能之前的特色是不一樣的。而這個時候影響產品的因素有m個，不可能一個一個的考慮，那樣是分不出類來的。所以只能對產品的m個指標綜合考慮，採用SPSS中的樣本聚類方法，就可以直接將產品分好類。並且從分析結果還可以看出各類產品的特色分別是什麼。。就是最主要的分類標準是什麼。
聚類分析不僅可以用於樣本聚類，還可以用於變數聚類，就是對m個指標進行聚類。因為有時指標太多，不能全部考慮，需要提取出主要因素，而往往指標之間又有很多相關聯的地方，所以可以先對變數聚類，然後從每一類中選取出一個代表型的指標。這樣就大大減少了指標，並且沒有造成巨大的信息丟失。

4. 聚類分析通常選擇以下哪些因素作為分類依據

聚類的幾種方法：

一、直接聚類法

先把各個分類對象單獨視為一類，然後根據距離最小的原則，依次選出一對分類對象，並成新類。如果其中一個分類對象已歸於一類，則把另一個也歸入該類；如果一對分類對象正好屬於已歸的兩類，則把這兩類並為一類。

每一次歸並，都劃去該對象所在的列與列序相同的行。經過m-1次就可以把全部分類對象歸為一類，這樣就可以根據歸並的先後順序作出聚類譜系圖。

二、最短距離聚類法

最短距離聚類法，是在原來的m×m距離矩陣的非對角元素中找出 ，把分類對象Gp和Gq歸並為一新類Gr，然後按計算公式 計算原來各類與新類之間的距離，這樣就得到一個新的（m－1）階的距離矩陣；

再從新的距離矩陣中選出最小者dij，把Gi和Gj歸並成新類；再計算各類與新類的距離，這樣一直下去，直至各分類對象被歸為一類為止。

三、最遠距離聚類法

最遠距離聚類法與最短距離聚類法的區別在於計算原來的類與新類距離時採用的公式不同。最遠距離聚類法所用的是最遠距離來衡量樣本之間的距離。

(4)聚類分析在市場營銷中的應用領域擴展閱讀:

R型聚類分析是對變數進行分類處理，Q型聚類分析是對樣本進行分類處理。

R型聚類分析的主要作用是：

1、不但可以了解個別變數之間的關系的親疏程度，而且可以了解各個變數組合之間的親疏程度。

2、根據變數的分類結果以及它們之間的關系，可以選擇主要變數進行回歸分析或Q型聚類分析。

Q型聚類分析的優點是：

1、可以綜合利用多個變數的信息對樣本進行分類；

2、分類結果是直觀的，聚類譜系圖非常清楚地表現其數值分類結果；

3、聚類分析所得到的結果比傳統分類方法更細致、全面、合理。

為了進行聚類分析，首先我們需要定義樣品間的距離。 常見的距離有 :絕對值距離 ,歐氏距離 ,明科夫斯基距離, 切比雪夫距離。

參考資料：網路-聚類分析法

5. 什麼是聚類分析說說它在地理學中的應用。

聚類分析的職能是建立一種分類方法，它是將一批樣品或變數，按照它們在性質上的親疏程度進行分類。距離的種類很多，其中歐式距離在聚類分析中用得最廣，它的表達式如下：

其中Xik表示第i個樣品的第k個指標的觀測值，Xjk表示第j個樣品的第k個指標的觀測值，dij為第i個樣品與第j個樣品之間的歐氏距離。若dij越小，那麼第i與j兩個樣品之間的性質就越接近。性質接近的樣品就可以劃為一類。
當確定了樣品之間的距離之後，就要對樣品進行分類。分類的方法很多，本節只介紹系統聚類法，它是聚類分析中應用最廣泛的一種方法。首先將n個樣品每個自成一類，然後每次將具有最小距離的兩類合並成一類，合並後重新計算類與類之間的距離，這個過程一直持續到所有樣品歸為一類為止。分類結果可以畫成一張直觀的聚類譜系圖。
應用系統聚類法進行聚類分析的步驟如下：
①確定待分類的樣品的指標；
②收集數據；
③對數據進行變換處理（如標准化或規格化）；
④使各個樣品自成一類，即n個樣品一共有n類；
⑤計算各類之間的距離，得到一個距離對稱矩陣，將距離最近的兩個類並成一類；
⑥並類後，如果類的個數大於1，那麼重新計算各類之間的距離，繼續並類，直至所有樣品歸為一類為止；
⑦最後繪制系統聚類譜系圖，按不同的分類標准或不同的分類原則，得出不同的分類結果。

6. 主成分分析和聚類分析應用在哪些領域

主成分分析法在過程中產生新變數，而聚類分析法在過程中沒有產生新變數。
主成分分析法：一種數學變換的方法, 它把給定的一組相關變數通過線性變換轉成另一組不相關的變數，這些新的變數按照方差依次遞減的順序排列。
聚類分析法：理想的多變數統計技術，主要有分層聚類法和迭代聚類法。是研究分類的一種多元統計方法。你現在有了每個樣本的主成分分值，用這些分值，對這些樣本進行分類。 就是說，每個樣本現在有三個值了，就是三個主成分的值，現在要看看那些樣本比較相似。

7. 關於聚類分析

1。聚類分析的特點
聚類分析（cluster analysis）是根據事物本身的特性研究個體的一種方法，目的在於將相似的事物歸類。它的原則是同一類中的個體有較大的相似性，不同類的個體差異性很大。這種方法有三個特徵：適用於沒有先驗知識的分類。如果沒有這些事先的經驗或一些國際、國內、行業標准，分類便會顯得隨意和主觀。這時只要設定比較完善的分類變數，就可以通過聚類分析法得到較為科學合理的類別；可以處理多個變數決定的分類。例如，要根據消費者購買量的大小進行分類比較容易，但如果在進行數據挖掘時，要求根據消費者的購買量、家庭收入、家庭支出、年齡等多個指標進行分類通常比較復雜，而聚類分析法可以解決這類問題；聚類分析法是一種探索性分析方法，能夠分析事物的內在特點和規律，並根據相似性原則對事物進行分組，是數據挖掘中常用的一種技術。
這種較成熟的統計學方法如果在市場分析中得到恰當的應用，必將改善市場營銷的效果，為企業決策提供有益的參考。其應用的步驟為：將市場分析中的問題轉化為聚類分析可以解決的問題，利用相關軟體（如SPSS、SAS等）求得結果，由專家解讀結果，並轉換為實際操作措施，從而提高企業利潤，降低企業成本。
2.應用范圍
聚類分析在客戶細分中的應用

消費同一種類的商品或服務時，不同的客戶有不同的消費特點，通過研究這些特點，企業可以制定出不同的營銷組合，從而獲取最大的消費者剩餘，這就是客戶細分的主要目的。常用的客戶分類方法主要有三類：經驗描述法，由決策者根據經驗對客戶進行類別劃分；傳統統計法，根據客戶屬性特徵的簡單統計來劃分客戶類別；非傳統統計方法，即基於人工智慧技術的非數值方法。聚類分析法兼有後兩類方法的特點，能夠有效完成客戶細分的過程。
例如，客戶的購買動機一般由需要、認知、學習等內因和文化、社會、家庭、小群體、參考群體等外因共同決定。要按購買動機的不同來劃分客戶時，可以把前述因素作為分析變數，並將所有目標客戶每一個分析變數的指標值量化出來，再運用聚類分析法進行分類。在指標值量化時如果遇到一些定性的指標值，可以用一些定性數據定量化的方法加以轉化，如模糊評價法等。除此之外，可以將客戶滿意度水平和重復購買機會大小作為屬性進行分類；還可以在區分客戶之間差異性的問題上納入一套新的分類法，將客戶的差異性變數劃分為五類：產品利益、客戶之間的相互作用力、選擇障礙、議價能力和收益率，依據這些分析變數聚類得到的歸類，可以為企業制定營銷決策提供有益參考。
以上分析的共同點在於都是依據多個變數進行分類，這正好符合聚類分析法解決問題的特點；不同點在於從不同的角度尋求分析變數，為某一方面的決策提供參考，這正是聚類分析法在客戶細分問題中運用范圍廣的體現。

聚類分析在實驗市場選擇中的應用

實驗調查法是市場調查中一種有效的一手資料收集方法，主要用於市場銷售實驗，即所謂的市場測試。通過小規模的實驗性改變，以觀察客戶對產品或服務的反應，從而分析該改變是否值得在大范圍內推廣。
實驗調查法最常用的領域有：市場飽和度測試。市場飽和度反映市場的潛在購買力，是市場營銷戰略和策略決策的重要參考指標。企業通常通過將消費者購買產品或服務的各種決定因素（如價格等）降到最低限度的方法來測試市場飽和度。或者在出現滯銷時，企業投放類似的新產品或服務到特定的市場，以測試市場是否真正達到飽和，是否具有潛在的購買力。前述兩種措施由於利益和風險的原因，不可能在企業覆蓋的所有市場中實施，只能選擇合適的實驗市場和對照市場加以測試，得到近似的市場飽和度；產品的價格實驗。這種實驗往往將新定價的產品投放市場，對顧客的態度和反應進行測試，了解顧客對這種價格的是否接受或接受程度；新產品上市實驗。波士頓矩陣研究的企業產品生命周期圖表明，企業為了生存和發展往往要不斷開發新產品，並使之向明星產品和金牛產品順利過渡。然而新產品投放市場後的失敗率卻很高，大致為66%到90%。因而為了降低新產品的失敗率，在產品大規模上市前，運用實驗調查法對新產品的各方面（外觀設計、性能、廣告和推廣營銷組合等）進行實驗是非常有必要的。
在實驗調查方法中，最常用的是前後單組對比實驗、對照組對比實驗和前後對照組對比實驗。這些方法要求科學的選擇實驗和非實驗單位，即隨機選擇出的實驗單位和非實驗單位之間必須具備一定的可比性，兩類單位的主客觀條件應基本相同。
通過聚類分析，可將待選的實驗市場（商場、居民區、城市等）分成同質的幾類小組，在同一組內選擇實驗單位和非實驗單位，這樣便保證了這兩個單位之間具有了一定的可比性。聚類時，商店的規模、類型、設備狀況、所處的地段、管理水平等就是聚類的分析變數。 轉

8. 聯合分析法的在市場營銷中的用途

在市來場營銷中，聯合分析可自用於不同的用途，主要有：
確定消費者選擇過程中不同屬性的相對重要性。聯合分析可以間接推導出構成產品的所有屬性的相對重要性權重的估計值，這些權重表示哪些屬性對消費者的選擇有重要影響。 根據不同屬性水平偏好的相似度進行市場細分。屬性的效用函數可作為調查對象聚類的依據， 以便得到偏好相同的細分市場。
估計具有不同屬性水平的品牌的市場份額。聯合分析所估算的效用可作為模擬選項的輸入，以 便確定不同選項的份額，並由此估算不同品牌的市場份額。
確定最受歡迎產品的屬性構成。可以通過屬性水平的調整，改變品牌特徵並估計相應的效用。 產生最高效用的品牌特徵代表最受歡迎的品牌的構成。

9. 聚類分析方法應用於哪些問題的研究

1.聚類分析的特點
聚類分析（cluster analysis）是根據事物本身的特性研究個體的一種方法,目的在於將相似的事物歸類.它的原則是同一類中的個體有較大的相似性,不同類的個體差異性很大.這種方法有三個特徵：適用於沒有先驗知識的分類.如果沒有這些事先的經驗或一些國際、國內、行業標准,分類便會顯得隨意和主觀.這時只要設定比較完善的分類變數,就可以通過聚類分析法得到較為科學合理的類別；可以處理多個變數決定的分類.例如,要根據消費者購買量的大小進行分類比較容易,但如果在進行數據挖掘時,要求根據消費者的購買量、家庭收入、家庭支出、年齡等多個指標進行分類通常比較復雜,而聚類分析法可以解決這類問題；聚類分析法是一種探索性分析方法,能夠分析事物的內在特點和規律,並根據相似性原則對事物進行分組,是數據挖掘中常用的一種技術.
這種較成熟的統計學方法如果在市場分析中得到恰當的應用,必將改善市場營銷的效果,為企業決策提供有益的參考.其應用的步驟為：將市場分析中的問題轉化為聚類分析可以解決的問題,利用相關軟體（如SPSS、SAS等）求得結果,由專家解讀結果,並轉換為實際操作措施,從而提高企業利潤,降低企業成本.
2.應用范圍
聚類分析在客戶細分中的應用

消費同一種類的商品或服務時,不同的客戶有不同的消費特點,通過研究這些特點,企業可以制定出不同的營銷組合,從而獲取最大的消費者剩餘,這就是客戶細分的主要目的.常用的客戶分類方法主要有三類：經驗描述法,由決策者根據經驗對客戶進行類別劃分；傳統統計法,根據客戶屬性特徵的簡單統計來劃分客戶類別；非傳統統計方法,即基於人工智慧技術的非數值方法.聚類分析法兼有後兩類方法的特點,能夠有效完成客戶細分的過程.
例如,客戶的購買動機一般由需要、認知、學習等內因和文化、社會、家庭、小群體、參考群體等外因共同決定.要按購買動機的不同來劃分客戶時,可以把前述因素作為分析變數,並將所有目標客戶每一個分析變數的指標值量化出來,再運用聚類分析法進行分類.在指標值量化時如果遇到一些定性的指標值,可以用一些定性數據定量化的方法加以轉化,如模糊評價法等.除此之外,可以將客戶滿意度水平和重復購買機會大小作為屬性進行分類；還可以在區分客戶之間差異性的問題上納入一套新的分類法,將客戶的差異性變數劃分為五類：產品利益、客戶之間的相互作用力、選擇障礙、議價能力和收益率,依據這些分析變數聚類得到的歸類,可以為企業制定營銷決策提供有益參考.
以上分析的共同點在於都是依據多個變數進行分類,這正好符合聚類分析法解決問題的特點；不同點在於從不同的角度尋求分析變數,為某一方面的決策提供參考,這正是聚類分析法在客戶細分問題中運用范圍廣的體現.

聚類分析在實驗市場選擇中的應用

實驗調查法是市場調查中一種有效的一手資料收集方法,主要用於市場銷售實驗,即所謂的市場測試.通過小規模的實驗性改變,以觀察客戶對產品或服務的反應,從而分析該改變是否值得在大范圍內推廣.
實驗調查法最常用的領域有：市場飽和度測試.市場飽和度反映市場的潛在購買力,是市場營銷戰略和策略決策的重要參考指標.企業通常通過將消費者購買產品或服務的各種決定因素（如價格等）降到最低限度的方法來測試市場飽和度.或者在出現滯銷時,企業投放類似的新產品或服務到特定的市場,以測試市場是否真正達到飽和,是否具有潛在的購買力.前述兩種措施由於利益和風險的原因,不可能在企業覆蓋的所有市場中實施,只能選擇合適的實驗市場和對照市場加以測試,得到近似的市場飽和度；產品的價格實驗.這種實驗往往將新定價的產品投放市場,對顧客的態度和反應進行測試,了解顧客對這種價格的是否接受或接受程度；新產品上市實驗.波士頓矩陣研究的企業產品生命周期圖表明,企業為了生存和發展往往要不斷開發新產品,並使之向明星產品和金牛產品順利過渡.然而新產品投放市場後的失敗率卻很高,大致為66%到90%.因而為了降低新產品的失敗率,在產品大規模上市前,運用實驗調查法對新產品的各方面（外觀設計、性能、廣告和推廣營銷組合等）進行實驗是非常有必要的.
在實驗調查方法中,最常用的是前後單組對比實驗、對照組對比實驗和前後對照組對比實驗.這些方法要求科學的選擇實驗和非實驗單位,即隨機選擇出的實驗單位和非實驗單位之間必須具備一定的可比性,兩類單位的主客觀條件應基本相同.
通過聚類分析,可將待選的實驗市場（商場、居民區、城市等）分成同質的幾類小組,在同一組內選擇實驗單位和非實驗單位,這樣便保證了這兩個單位之間具有了一定的可比性.聚類時,商店的規模、類型、設備狀況、所處的地段、管理水平等就是聚類的分析變數