基于聚类算法的客户细分  

作　　者：张晓航[1] 

机构地区：[1]北京邮电大学

出　　处：《通信企业管理》2005年第12期74-75,共2页C-Enterprise Management

摘　　要：客户细分的重要性已经毋庸置疑了,方法也有很多,现在普遍被电信企业采用的是基于ARPU和基于社会特征的客户细分法。基于ARPU的客户细分法操作简单,但无法把握客户对不同业务的需求特点;基于社会特征的客户细分法采用统计学方法,通过一个或几个变量,如客户年龄、消费层次、在网时长等,将客户群体分为不同的组。当变量增加时,分组数大量增加从而难以管理和操作,所得的分组也就不能反映该组的内在特征。本文中,笔者介绍一种可对客户多种描述特征进行综合聚类的客户细分方法,其中采用的关键技术是聚类算法。此方法可使客户的细分数量既在可管理的范围内,又尽量让同一细分群的客户具有相似的特征。

关 键 词：客户细分 聚类算法 社会特征 ARPU 统计学方法 电信企业 需求特点 消费层次 客户群体 内在特征 

分 类 号：F274[经济管理—企业管理] TP391.41[经济管理—国民经济]