聚类分析在企业网络营销中的应用
摘要:本文以企业网络营销中的大量数据为基础进行数据分析，并按照数据挖掘技术中典型的聚类分析方法对数据进行处理。以某网络营销公司为例，对客户信息进行聚类分析，得出一些有价值的信息，对企业营销策略的决策给予一定的支持。
论文关键词:集群化，网络营销，战略，客户关系
0的前言
随着现代科学技术的飞速发展，特别是互联网的应用和发展，企业必须通过互联网来推广自己的产品，以增强竞争力。客户是非常重要和宝贵的资源。现在，如何更好地从数据库中挖掘客户的有价值信息，更好地培养和管理与有价值客户的关系，抛弃那些无利可图、无发展前景、营销费用高的客户，对不同价值的客户给予不同的政策，同时制定个性化的营销策略，才能保证企业的生存和发展。对于这一切，数据挖掘无疑是有效的好方法之一。以某网络营销公司为例，提出一套可操作的评估客户价值的方法，然后利用数据挖掘技术中较为常见和常用的聚类分析算法对客户信息进行聚类，从而获取非常重要的信息，为企业网络营销提供决策依据。
1聚类分析
聚类是数据挖掘技术中非常重要的一部分，也是目前数据挖掘技术中非常关键的一部分。聚类的含义是自动对物理或逻辑数据对象进行分类，并最终将数据对象划分为多个类或簇的过程。对于聚类结果，数据对象应该在同一分类中具有最大的相似性，在不同的类中具有最小的相似性。聚类的实际意义在于可以将数据按照一定的关系自动分类，并且事先不知道所有数据对象的类别数，通过算法的处理最终得到一个分类结果进行应用。比如在市场调研领域，尤其是对于网络营销企业或网站，从大量的网络数据分析和聚类中，可以说是将客户划分为不同的类别，根据这些类别的不同购买力和爱好进行个性化的营销方式，提高企业的经济效益。目前，大多数研究者都致力于改进和完善聚类分析算法，从而提高聚类分析的效率。著名的算法有CLARANS、BRICH、DBSCAN、CURE、STING、CLIGUE和WaveCluster。
2聚类分析在企业客户资产管理中的应用。
现在，某电商公司分析。该电子商务公司的客户分布在全国各地和一些国外地区。现在只列出10有代表性的大客户:吉林、黑龙江、山东、江苏、浙江、安徽、湖南、缅甸、印度、南非等等。数据挖掘的目的是从客户那里找到一些* * *相似之处。在处理这些客户数据之前，要用聚类分析的方法，研究这10客户是否具有某种* * *相似性，以便企业针对不同类型的客户给出不同的对策。公司首先采用专家打分的方式，同时也通过网上问卷和访谈的方式收集各地销售专员的意见，然后综合数据。最后，
那么聚类分析的具体实施可以分为五个步骤:
步骤1:首先为每个指标构建一个层次结构，其中评估的10大客户为方案层，客户值在目标层处理，每个指标为准则层。根据这个层次结构，构建客户关系评价体系中各指标的结构图，如图2-1所示；
从数据中我们可以看到两种情况:一是缅甸和南非。从数据中可以看出，这类客户目前的价值很小，但是他们有很大的隐藏价值。势必他们的成长总有一天会给企业带来丰厚的物质利益，所以有发展潜力的客户要采取措施激发他们的潜力；二是安徽、印度等客户，虽然从数据上看这些客户目前的价值很小，但从其所处的地理位置和经济情况来看，价值很大。对于这类客户，企业应采取灵活措施，激发其购买力，促进这类客户的不断发展；
第二类是“维护型”客户，他们会持续为企业提供利润，比如黑龙江、江苏。根据以往的交易记录分析，他们的客户目前价值很大，但没有发展潜力，或者在某些情况下会经常缩水。目前这类客户会给企业带来丰厚的利润，但从长远发展来看并不是利润的主要来源，在某些情况下还会流失。会因为其他企业竞争对手的介入而失去。因此，企业一方面要与这类客户保持良好的关系，保持稳定的客户关系，另一方面要采取一些营销措施，刺激这类客户的消费，提供一些个性化的服务和策略；
第三种“被淘汰”的客户，就像鸡肋一样，对企业的现在和未来意义不大。目前销售份额较小，企业营销成本仍然较高，年利润率很低。分析认为，这类客户包括浙江、湖南、吉林，他们没有长期发展趋势，所以企业采取的策略是在充分挖掘他们给企业带来的当前价值后，逐步放弃他们；
第四类是“VIP”客户，他们是企业经济利润的主要来源，某种程度上可以说是企业生存的保障。他是关系到企业生死的重要客户。从数据上看，山东就是这样的企业VIP客户，他的当前价值和潜在价值都很大。企业必须认真对待，精心呵护与此类客户的关系，与客户企业关键人物的关系，加强与此类客户的沟通。对于VIP客户，企业要进行一对一的营销策略，与客户的需求做好沟通，尽可能满足客户的需求，并给予一些特殊的政策来加强他们的关系。从不同角度增强顾客对企业的忠诚度和满意度。基于这些重要信息，企业可以针对不同的客户采取合适的销售策略。
3摘要
简而言之，企业首先全方位、多角度评估客户的价值，然后量化分析结果，进行数据挖掘。通过聚类分析，对客户进行细分，为不同类型的客户提供个性化服务。
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