基于选择性聚类集成的客户细分

摘要

针对数据密集型企业的客户细分问题,提出一种基于选择性聚类集成的客户细分框架.在聚类集体生成阶段,根据数据来源和业务需求构建统一的客户视图,将客户特征划分为若干子集后再分别对客户对象聚类,通过评价函数选择高质量的个体标记向量生成聚类集体;在聚类集成阶段,构建记录簇标记所覆盖的相同对象个数的重叠矩阵,利用重叠矩阵计算各簇权值,最后选择最具代表性的簇参与集成.通过某企业客户细分的实证研究表明,该框架可以有效识别出不同价值和消费行为习惯的客户群,为企业制定产品营销方案提供依据.