重复第步直到聚类结果跟最近一次的聚类结果一致不再变化 输出最终的聚类结果 划分客户类别 不同的层级聚合揭示不同层级的客户在行为上的特性以及变化倾向划分客户类别方法如 计算均值聚类中每类客户的平均值 其中 指的是每类中的客户设备数指的是对应类别中每台设备的之和的计量单位为天 其中 指的是每类中的客户设备数指的是对应类别中每台设备的之和的计量单位为次 其中 指的是每类中的客户设备数指的是对应类别中每台设备的之和的计量单位为 将每类客户的平均值和总平均值作比较 将均值聚 c级执行名单 类的类客户的平均值同总均值进行比较。
均值聚类类别客户的均值大于
等于总均值则给该指标对应坐标为价值高坐标 均值聚类类别客户的均值小于总均值则给该指标对应坐标为价值低坐标 划分客户价值分类 根据空间坐标模型匹配对应三个指标的坐标把均值聚类的个类别客户划分为个类别重要价值客户重要发展客户重要保持客户重要挽留客户一般价值客户一般发展客户一般保持客户一般挽留客户。
客户价值排序 指标分类客户价值
输出每一类客户的评分集合 其中 分别代表近度频度值度的等级评分。 对评分集合的属性进行 爬取整个网站几乎是不可能的 规格化规格化其中按照映射公式把各个属性均映射到[,]区间的结果。 指标评分分类划分的＊＊ 类客户进行价值排序 假如计算出矩阵权重的权向量那每一类客户的综合总得分等于规格化的各指标值的加权平均值每类客户的总得分为 。
通过总得分的大小可以对＊＊ 类客户进行优先级排序指导运类 香港新聞 法营支撑决策。 指标分类划分成的类客户重要价值客户重要发展客户重要保持客户重要挽留客户一般价值客户一般发展客户一般保持客户一般挽留客户进行价值排序 计算分类空间坐标划分的类客户客户中归属类客户指标评分分类的＊＊ 类客户规格化指标属性的平均值 类客户规格化后各个指标的平均值其中 分别代表每类客户近度频度值度的规格化指标平均值。