1，精細(xì)化營(yíng)銷(xiāo)
精細(xì)化營(yíng)銷(xiāo)：精細(xì)化營(yíng)銷(xiāo)就是在精準(zhǔn)定位的基礎(chǔ)上婆硬，依托現(xiàn)代信息技術(shù)手段建立個(gè)性化和顧客溝通服務(wù)體系狠轻，實(shí)現(xiàn)企業(yè)可度量的低成本擴(kuò)張之路，是有態(tài)度的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)理念中的核心觀點(diǎn)之一彬犯。
在企業(yè)實(shí)際運(yùn)營(yíng)中即以客戶(hù)細(xì)分為基礎(chǔ)向楼，細(xì)分客戶(hù)和市場(chǎng)，進(jìn)行精細(xì)化管理谐区，精細(xì)化運(yùn)營(yíng)湖蜕。
動(dòng)因：
企業(yè)單位成本收益最大化，通過(guò)營(yíng)銷(xiāo)管理的精細(xì)化宋列，提升營(yíng)銷(xiāo)團(tuán)隊(duì)的凝聚力 提高各環(huán)節(jié)的效率實(shí)現(xiàn)節(jié)流的目的重荠，提升企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力 提升企業(yè)品牌影響力
1.1精細(xì)化營(yíng)銷(xiāo)的方法
準(zhǔn)確的細(xì)分市場(chǎng)和差異化的營(yíng)銷(xiāo)策略是精細(xì)化營(yíng)銷(xiāo)的中心，市場(chǎng)細(xì)分是指營(yíng)銷(xiāo)者根據(jù)顧客之間的需求問(wèn)題的差異性把整個(gè)市場(chǎng)分為若干個(gè)消費(fèi)者群的市場(chǎng)分類(lèi)過(guò)程，而客戶(hù)分群則是了解客戶(hù)戈鲁，進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分和進(jìn)行目標(biāo)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的前提仇参。
1.2如何進(jìn)行客戶(hù)分群
首先進(jìn)行聚類(lèi)：即將物理或抽象的集合分成由類(lèi)似的對(duì)象組成的多個(gè)類(lèi)的過(guò)程
再進(jìn)行分類(lèi)：即按照種類(lèi)，等級(jí)或性質(zhì)分別分類(lèi)
1.3客戶(hù)分群的解讀
從客戶(hù)需求角度
從客戶(hù)價(jià)值角度
從企業(yè)資源和能力角度
1.4細(xì)分（所需要收集的數(shù)據(jù)）
1.4.1根據(jù)人口特征和購(gòu)買(mǎi)歷史細(xì)分：
1婆殿，客戶(hù)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征（性別诈乒，年齡）
2，客戶(hù)接觸企業(yè)的渠道
3婆芦，客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)的頻次
4怕磨，客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)的金額
1.4.2根據(jù)客戶(hù)對(duì)企業(yè)的價(jià)值細(xì)分
1，客戶(hù)作為某品牌的顧客的時(shí)間周期
2消约，每個(gè)時(shí)間周期內(nèi)客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)某種品牌的頻率
3肠鲫，客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)該品牌產(chǎn)品的平均貢獻(xiàn)度
4，客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)該品牌的概率
1.5客戶(hù)分群的常用方法（RFM）
R（Recency）：最近一次消費(fèi)——>最后一次消費(fèi)距離現(xiàn)在的天數(shù)
F（frequency）：最近三個(gè)月內(nèi)的消費(fèi)次數(shù)
M（Monetary):消費(fèi)資源（總的消費(fèi)金額或粮，總使用的流量）
1.6精細(xì)化營(yíng)銷(xiāo)的數(shù)據(jù)處理流程
商業(yè)理解（我們要干什么）——>數(shù)據(jù)理解（數(shù)據(jù)要怎么用）——>數(shù)據(jù)預(yù)處理（缺失值處理导饲，異常值處理，重復(fù)值處理）——>構(gòu)建模型——>模型評(píng)估（越高越好）——>模型發(fā)布
2.聚類(lèi)
聚類(lèi)和分類(lèi)是一種有監(jiān)督模型氯材，聚類(lèi)是一組對(duì)象劃分成簇渣锦，是簇內(nèi)對(duì)象相似性盡量大，而簇間對(duì)象相似度小氢哮。
3.分類(lèi)
在聚類(lèi)工作完成之后袋毙，對(duì)不同類(lèi)型的客戶(hù)進(jìn)行分析和特征提取，定義分類(lèi)規(guī)則冗尤，當(dāng)有了新的用戶(hù)加入的時(shí)候听盖，可以根據(jù)其特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，將其分到之前通過(guò)聚類(lèi)生成的類(lèi)別中的某一類(lèi)中裂七。
4.建模
K-均值聚類(lèi)（K-means）算法
K-Means是以k個(gè)點(diǎn)為中心進(jìn)行聚類(lèi)皆看，對(duì)靠近他們的對(duì)象進(jìn)行歸類(lèi)，同時(shí)通過(guò)迭代的方式碍讯，逐詞更新各聚類(lèi)的中心的值，直到得到最好的聚類(lèi)效果扯躺。
聚類(lèi)的變量：數(shù)值型
相似度測(cè)量：采用歐式距離
聚類(lèi)中心：類(lèi)的重心
收斂準(zhǔn)則：誤差平方函數(shù)
首先需要指定我們想要有多少個(gè)聚類(lèi)中心捉兴，然后確定收斂的值（就是當(dāng)連個(gè)新的更新聚類(lèi)點(diǎn)小于或等于某個(gè)范圍則停止），或者指定迭代的次數(shù)录语。
優(yōu)點(diǎn)：
算法快捷倍啥，簡(jiǎn)單
對(duì)大數(shù)據(jù)集有較高的效率并且是可以伸縮的
時(shí)間復(fù)雜性近于線性，而且是和挖掘大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)
缺點(diǎn)：
在k-means中澎埠，k值是十分難以估計(jì)的
聚類(lèi)中心初始化的時(shí)候影響十分大
只適合連續(xù)變量不適合離散性變量
題目：
某電信運(yùn)營(yíng)商上個(gè)月發(fā)展了199999個(gè)新的用戶(hù)虽缕，在新用戶(hù)入網(wǎng)一個(gè)月之后，打算做兩件事情
1.希望通過(guò)提供一些優(yōu)惠提高用戶(hù)的忠誠(chéng)度
2.希望通過(guò)推薦一些產(chǎn)品提高客單價(jià)
需要思考下面幾個(gè)問(wèn)題：
該給客戶(hù)提供什么依據(jù)蒲稳？
我們的優(yōu)惠政策能否給客戶(hù)帶來(lái)驚喜氮趋？
不同的客戶(hù)是否根據(jù)他們的喜好提供不同的優(yōu)惠
客戶(hù)對(duì)我們什么產(chǎn)品最感興趣
不同的客戶(hù)如何推薦不同的產(chǎn)品
第一步：數(shù)據(jù)預(yù)處理
對(duì)訪問(wèn)次數(shù)小于0或者為空的進(jìn)行刪除和填補(bǔ)伍派，把訪問(wèn)次數(shù)為nan的填補(bǔ)為0，把小于0的刪除
第二步：進(jìn)行歸一化
為了使誤差變小剩胁，需要進(jìn)行歸一化的處理
第三步：建模
第四步：評(píng)估模型
