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摘要：大数据时代下，企业营销焦点从产品中心转变为客户中心，客户关系管理成为企业核心问题。本文利用K-Means聚类方法对客户分类，针对不同客户的特征采取不同的营销策略，实现企业利润最大化。
关键词：K-Means聚类;客户分类
Abstract：In the era of big data，the focus of enterprise marketing has changed from product center to customer center，and customer relationship management has become the core issue of enterprises. In this paper，K-means clustering method is used to classify customers，and different marketing strategies are adopted according to the characteristics of different customers to maximize the profits of enterprises.
Key words：K-Means cluster;Customer classification
一、引言
在大數据时代，客户关系管理对一个企业来说越来越重要，而客户分类又是客户关系管理中的关键问题。面对激烈的市场竞争，尝试对客户进行分类，了解不同类型的客户特征，以便可以向营销团队提供意见，针对不同的客户类别制定不同的营销策略，实现精准营销，有助于实现公司利润目标的最大化。
二、问题分析
由于客户没有类别属性，所以对客户分类是一个无监督学习的任务，对此，我们可以对客户进行K-Means聚类，根据聚类结果来判别客户的类型。本文基于客户信息的年龄、年收入和消费积分数据来进行案例分析。在做K-Means聚类分析之前，本文利用直方图可视化分析客户的年龄、年收入、消费积分的特征分布，有助于了解客户特征。
三、K-Means聚类介绍
K-Means是一种基于距离的聚类算法，其算法过程如下：
1）随机选取K个样本对象作为初始的聚类中心点。
2）计算各样本与每个中心点的距离，并将样本划分到距离最近的中心点所在簇。
3）样本划分完成后，计算每簇样本坐标的均值，并以此为新的中心点。
4）重新计算各样本与每个中心点的距离，若存在样本所属簇发生变化则转2），否则转5）。
5）当所有样本所属簇不再发生变化时停止并输出聚类结果。
四、客户基本信息特征分析
对企业客户的年龄、年收入、消费积分做直方图有：
由图可见，年龄上，客户主要集中在20-50岁左右，其中30-40岁年龄段人数最多，反映出中青年为主要客户来源。年收入方面，客户大多处于40-80千元段，年收入超过80千元后，客户数急剧减少。客户消费积分主要集中在40-60积分段。
五、建立K-Means聚类模型及可视化
首先对数据做标准化处理，再利用Calinski-Harabaz指数辅助确定聚类的K值取6。利用Python建立K-Means聚类模型，对模型结果做雷达图有：
图中Age为年龄，Annual_Income为年收入，Spending_Score为消费积分。
可以看出6类的数据特征依次为：第一类客户：青年人、低收入、高消费。第二类客户：中年人、低收入、低消费。第三类客户：青年人、高收入、高消费。第四类客户：青年人、中等收入、中等消费。第五类客户：中老年人、中等收入、中等消费。第六类客户：中年人、高收入、低消费。
六、分析建议
可以看出对于青年人，其消费水平高，但仍有部分中等消费水平的青年人可待挖掘消费潜力。对此可以针对第四类客户，进一步深入分析，探索这部分客户的消费需要，完善企业的产品种类。
对于中年人不论收入高低，其消费水平均偏低，消费潜力没有被开发出来。可见企业产品对于中年人吸引力低，对此研究中年人的客户需求，开发相关产品可以弥补企业对该客户群体消费的缺失。
关键词：K-Means聚类;客户分类
Abstract：In the era of big data，the focus of enterprise marketing has changed from product center to customer center，and customer relationship management has become the core issue of enterprises. In this paper，K-means clustering method is used to classify customers，and different marketing strategies are adopted according to the characteristics of different customers to maximize the profits of enterprises.
Key words：K-Means cluster;Customer classification
一、引言
在大數据时代，客户关系管理对一个企业来说越来越重要，而客户分类又是客户关系管理中的关键问题。面对激烈的市场竞争，尝试对客户进行分类，了解不同类型的客户特征，以便可以向营销团队提供意见，针对不同的客户类别制定不同的营销策略，实现精准营销，有助于实现公司利润目标的最大化。
二、问题分析
由于客户没有类别属性，所以对客户分类是一个无监督学习的任务，对此，我们可以对客户进行K-Means聚类，根据聚类结果来判别客户的类型。本文基于客户信息的年龄、年收入和消费积分数据来进行案例分析。在做K-Means聚类分析之前，本文利用直方图可视化分析客户的年龄、年收入、消费积分的特征分布，有助于了解客户特征。
三、K-Means聚类介绍
K-Means是一种基于距离的聚类算法，其算法过程如下：
1）随机选取K个样本对象作为初始的聚类中心点。
2）计算各样本与每个中心点的距离，并将样本划分到距离最近的中心点所在簇。
3）样本划分完成后，计算每簇样本坐标的均值，并以此为新的中心点。
4）重新计算各样本与每个中心点的距离，若存在样本所属簇发生变化则转2），否则转5）。
5）当所有样本所属簇不再发生变化时停止并输出聚类结果。
四、客户基本信息特征分析
对企业客户的年龄、年收入、消费积分做直方图有：
由图可见，年龄上，客户主要集中在20-50岁左右，其中30-40岁年龄段人数最多，反映出中青年为主要客户来源。年收入方面，客户大多处于40-80千元段，年收入超过80千元后，客户数急剧减少。客户消费积分主要集中在40-60积分段。
五、建立K-Means聚类模型及可视化
首先对数据做标准化处理，再利用Calinski-Harabaz指数辅助确定聚类的K值取6。利用Python建立K-Means聚类模型，对模型结果做雷达图有：
图中Age为年龄，Annual_Income为年收入，Spending_Score为消费积分。
可以看出6类的数据特征依次为：第一类客户：青年人、低收入、高消费。第二类客户：中年人、低收入、低消费。第三类客户：青年人、高收入、高消费。第四类客户：青年人、中等收入、中等消费。第五类客户：中老年人、中等收入、中等消费。第六类客户：中年人、高收入、低消费。
六、分析建议
可以看出对于青年人，其消费水平高，但仍有部分中等消费水平的青年人可待挖掘消费潜力。对此可以针对第四类客户，进一步深入分析，探索这部分客户的消费需要，完善企业的产品种类。
对于中年人不论收入高低，其消费水平均偏低，消费潜力没有被开发出来。可见企业产品对于中年人吸引力低，对此研究中年人的客户需求，开发相关产品可以弥补企业对该客户群体消费的缺失。