基于消費(fèi)行為的市場細(xì)分模型構(gòu)建與驗(yàn)證

1、百度文庫 ?好好學(xué)習(xí) . 天天向上基于消費(fèi)行為的市場細(xì)分模型構(gòu)建與驗(yàn)證隨著我國通信市場的全面開放，移動通信運(yùn)營商（簡稱“運(yùn)營商”）之間 的競爭將變得異常激烈，產(chǎn)業(yè)規(guī)模也將進(jìn)一步擴(kuò)大?，F(xiàn)階段國內(nèi)主要有中國移動（簡稱“移動”）、中國聯(lián)通（簡稱“聯(lián)通”）和中國3 家“運(yùn)營商 , 網(wǎng)通，屬于典型的寡頭競爭市場。 3 大“運(yùn)營商”中，市場占有率最高的一 直是中國移動，其次是中國聯(lián)通。中國網(wǎng)通由于它的主要業(yè)務(wù)是固定電話 業(yè)務(wù)，“小靈通”只能是作為移動通信業(yè)務(wù)的補(bǔ)充，其市場份額相對較小。隨著通信技術(shù)的不斷發(fā)展和客戶消費(fèi)行為的不斷成熟， “移動”和“聯(lián)通” 作為2 大“運(yùn)營商”，市場競爭口趨激烈。從某種意義上

2、說，“移動”和“聯(lián)通” 兩家“運(yùn)營商”面臨著相似的外部環(huán)境。從宏觀形勢看，國家政策法規(guī)的頒 布和實(shí)施都 會影響到整個行業(yè)營銷策略和價格策略的制定與實(shí)施。隨著人 民生活水平的逐步提 高，居民消費(fèi)觀念和消費(fèi)行為趙差異化和多樣化。 從發(fā)展形勢來看，根據(jù)信息產(chǎn) 業(yè)部最新統(tǒng)計，我國“運(yùn)營商”近來客戶數(shù)雖 然不斷增加，但是業(yè)務(wù)收入與通話量 的增長速度卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于客戶數(shù)量的增 長速度，即所謂的“豐收悖論”，一方面是迅猛增長的客戶數(shù)，而另一方面 卻是收入的緩慢增長、客戶滿意度的持續(xù)走低。如何提高客戶滿意度、客戶忠誠度，進(jìn)而提高客戶價值，是現(xiàn)階段“運(yùn) 營商”亟 待解決的主要問題之一。最直接的方法就是“運(yùn)營商”能夠

3、有針對性 地開展市場營 銷活動，不斷挖掘客戶的潛在消費(fèi)能力，而一個有效、準(zhǔn)確 的市場細(xì)分模型是運(yùn)營 商開展?fàn)I銷活動的基礎(chǔ)和保障?；诖?，本研究將 首先分析移動通信行業(yè)客戶的基 本特征，并對現(xiàn)行的市場細(xì)分方法進(jìn)行分 析，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建基于消費(fèi)行為的市場 細(xì)分模型，并采用 K- means聚 類算法對模型進(jìn)行了驗(yàn)證分析。-1百度文陣 - 好好學(xué)習(xí) . 天天向上1 移動通信行業(yè)客戶特征及其價值客戶特征移動通信行業(yè)客戶特征相對復(fù)雜多樣，主要表現(xiàn)在以下兒個方面：（ 1） 多元化客戶 移動通信行業(yè)是為全社會提供服務(wù)的，從黨政機(jī)關(guān)、 經(jīng)濟(jì)組織、社會團(tuán)體直至個體居民都是亭受移動通信業(yè)務(wù)的客戶。不同的的業(yè)務(wù)和服

4、務(wù)是不同的。（2） 多樣化需求不同地區(qū)的客戶會因?yàn)樯盍?xí)慣、生活水平和收入客戶所需要結(jié)構(gòu)等的不同而產(chǎn)生不同的業(yè)務(wù)和服務(wù)的需求，因此對于“運(yùn)營商”而言， 其業(yè)務(wù)的開展和服務(wù)的提供應(yīng)該能夠充分反映不同層次客戶的多樣化需 求。（3） 替代性較強(qiáng)市場競爭激烈，客戶使用移動通信服務(wù)的隨機(jī)性也 較強(qiáng)。目前，通信市場不僅有固定電話、移動電話和小靈通，隨著網(wǎng)絡(luò)軟 件和硬件技術(shù)的不斷發(fā)展，因特網(wǎng)也會替代一些傳統(tǒng)通信工具，搶占部分 市場份額?？蛻魟?chuàng)造的價值客戶創(chuàng)造價值，但是不同的客戶為“運(yùn)營商”創(chuàng)造的價值是不同的，各“運(yùn) 營商”的主要營銷目的就是要不斷地吸引、保留高價值的客戶，為其進(jìn)行 量體裁衣式的服務(wù)，同時減少

5、低價值客戶的服務(wù)成本投入。（ 1） 客戶對企業(yè)的貢獻(xiàn)遵循帕累托原則 1, 不足 20%的大客戶為企業(yè) 帶來了大于 80%的現(xiàn)在利潤和未來利潤， 群體差異過大加大了移動通信企 業(yè)開展市場營銷的難度。（2） 移動通信行業(yè)最大的特點(diǎn)就是產(chǎn)品非實(shí)物性（又稱二次性），通過 提供服務(wù)來獲得收入，其市場的二次性特征就意味著客戶加入的時間越 長，企業(yè)收入越多，即為“運(yùn)營商”創(chuàng)造的價值就越高。-2百度文庫 ?好好學(xué)習(xí) . 天天向上（3） 在移動通信市場發(fā)展的初級階段，“運(yùn)營商”為客戶提供的服務(wù)主 要為語音通話業(yè)務(wù)，而隨著通信技術(shù)的不斷發(fā)展，“運(yùn)營商”為客戶提供種的新業(yè)務(wù)，并且這些新業(yè)務(wù)不斷地為客戶所接受。移動通

6、信客戶層次的多樣性和需求的多樣性增加了“運(yùn)營商”市場營銷類越來越多工作的難度?！斑\(yùn)營商”為了有效地推出新的業(yè)務(wù)和服務(wù)，以達(dá)到客戶滿意 , 提高客戶忠誠度，進(jìn)而為白己創(chuàng)造更多的價值，就要充分了解客戶，對客 戶群體進(jìn)行合理的市場細(xì)分，從而更有針對性地展開營銷活動。2 移動通信行業(yè)現(xiàn)有市場細(xì)分方法分析最初市場細(xì)分的主要依據(jù)是人口統(tǒng)計學(xué)待征（例如年齡、性別等）。隨 著市場細(xì)分研究的不斷深入，出現(xiàn)了一些新的細(xì)分方法，最具代表性的有 基于客戶購買行為 的細(xì)分方法和基于客戶生命周期價值理論的細(xì)分方法。 細(xì)分方法之間的根本差別在 于細(xì)分維度，不同的細(xì)分維度需要不同的細(xì)分 技術(shù)來支撐，并由此導(dǎo)致相應(yīng)的細(xì)分 依據(jù)

7、其至細(xì)分方法論上的差異，最終 使得各種細(xì)分方法有著各白不同的市場適用性。市場細(xì)分的前提就是要了解所要研究客戶的特征。 以客戶為視角的各種 細(xì)分方法，其基本的維度內(nèi)涵離不開客戶的 3 個基本特征：人口特征、行 為特征和心理特征。人口特征包含了客戶展現(xiàn)出來的外部特征 2； 行為待 征則表現(xiàn)為客戶的具體購買行為；而心理特征不僅反映客戶的行為，還包 含興趣和態(tài)度 3, 4 。依據(jù)維度的不同可以將細(xì)分方法分為人口統(tǒng)計細(xì)分、 行為細(xì)分和心理細(xì)分 3 類。人口統(tǒng)計細(xì)分的基本假設(shè)就是人口特征與客戶需求之間具有一定的聯(lián) 5 。行為細(xì)分借助行為在時間段上的延續(xù)性來預(yù)測將來的購買行為系6。 盡管心理細(xì)分也包含行為要

8、素，但是它透過行為的外在表現(xiàn)深入到指導(dǎo)這 些行為的心理內(nèi)涵，再借助邏輯假設(shè)來推斷客戶的購買偏好和習(xí)慣 7 ,最 終達(dá)到細(xì)分目-3利益細(xì)分心理轉(zhuǎn)征尋求的和益利銘心理行為百度文陣 - 好好學(xué)習(xí) . 天天向上的。不同的細(xì)分方法具有其應(yīng)用傾向性，因此細(xì)分方法的選擇要受到其細(xì)分 目標(biāo)的制約。人口統(tǒng)計細(xì)分，一般適用于了解基本的市場結(jié)構(gòu)，尤其是客 戶結(jié)構(gòu)，在實(shí)踐中往往是其他細(xì)分方法的有效補(bǔ)充。行為細(xì)分和心理細(xì)分 , 具有較強(qiáng)的推理依據(jù)，比人口統(tǒng)計細(xì)分更廣泛地用于營銷和管理。相比而 言，心理細(xì)分因其更可靠的方法論在市場適應(yīng)性上又高于行為細(xì)分 8 ,其 應(yīng)用于創(chuàng)新性的市場策略中會更有效果。行為細(xì)分的優(yōu)勢在于它不

9、僅可以 用來細(xì)分客戶，還能夠動態(tài)地管理客戶。綜上所述，各種市場細(xì)分方法之間既相互關(guān)聯(lián)又相互區(qū)別，各具特點(diǎn)和 優(yōu)勢。其維度特征、維度內(nèi)涵、細(xì)分依據(jù)、方法論和細(xì)分目標(biāo) 5 個方面的 具體含義見表1。S1人門細(xì)分維度特征 人口待征綺皮內(nèi)涵 務(wù)種外部符征細(xì)分依據(jù) 人需求方法論 韋舸細(xì)分細(xì)分訂懷 fMit/ 場結(jié)構(gòu) ?其他方快的充部各種市場綢分方法比較方法行為待征購買行為 ?反應(yīng)行為行為那前細(xì)分補(bǔ) 產(chǎn)叢罡位 ?定價決笫 ?寫戶 關(guān)紊管埋心理細(xì)分生活方式細(xì)分心理特征行為?念度?心理行為?態(tài)度?心理事后紹分僑產(chǎn)品引入策略 ?廣吿策略及其他各種営借策略移動通信行業(yè)客戶層次的多樣性決定了合理地對客戶群體進(jìn)行市場

10、細(xì)分的重要性。目前，“運(yùn)營商”的市場細(xì)分主要通過以下 2 種方式進(jìn)行：（1） 按照客戶的消費(fèi)額度不同進(jìn)行市場細(xì)分 此種細(xì)分方法即為典型 的行為細(xì)分。目前移動通信企業(yè)普遍采用基于 ARPU 值（每人每月的平均 消費(fèi)水平）進(jìn)行客戶細(xì)分?；?ARPU 值的市場細(xì)分方法操作簡單，可以 方便地根據(jù)營銷資源預(yù)-4百度文陣 - 好好學(xué)習(xí) . 天天向上算取舍營銷活動中的目標(biāo)群體，在實(shí)踐中簡便易 行。但是，此種方法存在的問題就是無法把握客戶對不同業(yè)務(wù)的需求特點(diǎn) , 如 ARPU 值相同的青年和中年客戶，其消費(fèi)結(jié)構(gòu)必然存在著顯著的差異。 如果采用這種細(xì)分方法就會將消費(fèi)結(jié)構(gòu)截然不同的 2 種客戶歸并為一個細(xì) 分群

11、體，對其采用相同的營銷策略，事實(shí)上這樣做是不合理的。（2） 基于人口統(tǒng)計變量進(jìn)行市場細(xì)分 此種方法為典型的人口統(tǒng)計細(xì) 分方 法，包括人口統(tǒng)計信息、地理信息等，然后通過這些信息，從宏觀的 角度去把握 客戶。目前，我國個人信用管理制度尚不完善，導(dǎo)致很多的移 動客戶個人信息的 準(zhǔn)確程度較低，而依據(jù)這些不準(zhǔn)確的信息進(jìn)行的市場細(xì) 分也必將帶來群體劃分的 不準(zhǔn)確。同時，相同年齡結(jié)構(gòu)的人可能會因?yàn)槭?教育程度的不同，家庭環(huán)境的不 同而產(chǎn)生不同的業(yè)務(wù)需求和服務(wù)需求。這 意味著，以人口統(tǒng)計變量作為細(xì)分維度 進(jìn)行市場細(xì)分對于“運(yùn)營商”開展相 應(yīng)的市場營銷活動的幫助是很有限的。表 2對比了現(xiàn)階段移動通信行業(yè)的 2

12、種典型的市場細(xì)分標(biāo)準(zhǔn)。表 2 對現(xiàn)階段移動通信行業(yè)市場細(xì)分的方法進(jìn)行了比較， 歸納出了移動 通信行業(yè)市場細(xì)分所采用的方法及存在問題。從該表可見，無論是以消費(fèi) 額還是其他指標(biāo)的 綜合度量，這些方法都存在局限性，不能很好地對客戶 進(jìn)行準(zhǔn)確的把握和判斷。3 移動通信行業(yè)市場細(xì)分模型構(gòu)建隨著客戶需求和偏好的個性化發(fā)展， “運(yùn)營商”如何有針對性地進(jìn)行服務(wù) 就顯得尤為重要，因此一個合理有效的市場細(xì)分模型就成為“運(yùn)營商”進(jìn)行 營銷活動的基礎(chǔ)。從“運(yùn)營商”的角度來說，他們關(guān)心的是客戶的消費(fèi)行為 , 傳統(tǒng)的利用人口統(tǒng)-5百度文陣 - 好好學(xué)習(xí) . 天天向上計變量作為細(xì)分維度的方法已經(jīng)不能適應(yīng)企業(yè)集約式 發(fā)展、精

13、細(xì)化管理的需要，而基于消費(fèi)行為的市場細(xì)分方法對于企業(yè)營銷 決策的制定將具有更強(qiáng)的針對性。所以 本文嘗試使用客戶消費(fèi)行為變量來 構(gòu)建移動通信行業(yè)的市場細(xì)分模型。目前，移動 通信行業(yè)完備的客戶交易 數(shù)據(jù)系統(tǒng) （BOSS 庫系統(tǒng)）和經(jīng)營分析系統(tǒng)都為基于消費(fèi)行為的市場細(xì)分 模型的構(gòu)建提供了有力的數(shù)據(jù)保障。為了避免概念混淆， 有必要對客戶價值的含義予以界定。 客戶價值既可 以指客戶對企業(yè)的價值，也可以指企業(yè)為客戶提供的價值 10, 本文所討 論的客戶價值指客戶對企業(yè)的價值。移動通信客戶對“運(yùn)營商”的價值主要體現(xiàn)在 3 個方面 :客戶的當(dāng)前價值、-6百度文陣 - 好好學(xué)習(xí) . 天天向上客戶的發(fā)展性和客戶的

14、忠誠度。這 3 個方面都是很抽象的概念，因此首先 要從移動通信行業(yè) BOSS庫系統(tǒng)和經(jīng)營分析系統(tǒng)中甄選出相應(yīng)的變量來表 征消費(fèi)考在這 3個方面的價值。（ 1） 客戶的當(dāng)前價值 它是假定客戶現(xiàn)行購買行為模式保持不變時， 客戶可望為公司創(chuàng)造的利潤 llo 它是以現(xiàn)在客戶對企業(yè)的利潤貢獻(xiàn)模式 不變?yōu)榍疤岬模?對于“運(yùn)營商”來說，最基本的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)為語音業(yè)務(wù)，客戶 在傳統(tǒng)業(yè)務(wù)上的消費(fèi) 額是最能體現(xiàn)其現(xiàn)階段對“運(yùn)營商”的利潤貢獻(xiàn)的。如 果客戶繼續(xù)保持這一消費(fèi)模式不改變，其對運(yùn)營商價值的貢獻(xiàn)模式也將不 會改變。（2） 客戶的發(fā)展性 隨著移動通信行業(yè)相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，各“運(yùn)營商” 都相繼推出了新業(yè)務(wù)（如彩鈴、彩

15、信、 GPRS上網(wǎng)和 VOR 等），對于“運(yùn)營 商”來說，客戶在新業(yè)務(wù)上的消費(fèi)是最能體現(xiàn)其發(fā)展性的。當(dāng)“運(yùn)營商”推出時，客戶也會保持其自身消費(fèi)結(jié)構(gòu)的發(fā)展性，增加對新業(yè)務(wù)的消費(fèi)，新業(yè)務(wù)從而為“運(yùn)營商”帶來相應(yīng)的利潤貢獻(xiàn)。（3） 客戶的忠誠度 OLIVER12 將客戶忠誠定義為“高度承諾在未來一 貫地重復(fù)購買偏好的產(chǎn)品或服務(wù)，并因此產(chǎn)生對同一品牌或同一品牌系列 產(chǎn)品或服務(wù) 的重復(fù)購買行為，而且不會因?yàn)椋ㄊ袌觯B(tài)勢的變化和（競爭 性產(chǎn)品）營銷努力 的吸引而產(chǎn)生轉(zhuǎn)移行為”。客戶對企業(yè)的忠誠度既是客 戶價值的前提條件，也是客戶發(fā)展性的基礎(chǔ)，因此要將客戶忠誠度納入模 型當(dāng)中。目前，“運(yùn)營商”的數(shù)據(jù)庫中所能

16、獲得的數(shù)據(jù)資料為客戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)以交易數(shù)據(jù)為主，而交易數(shù)據(jù)是通過導(dǎo)入每一單個通話或通話嘗 叫記錄得到的。移動通信業(yè)務(wù)可以分為傳統(tǒng)業(yè)務(wù)和新業(yè)務(wù)：傳統(tǒng)業(yè)務(wù)是指已經(jīng)非常成試的呼熟的語音業(yè)務(wù)，兒乎每個移動客戶都是語音業(yè)務(wù)的使用者。 2007 年底遼寧 移動通信有限責(zé)任公司對遼寧省移動通信行業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展情況進(jìn)行了詳 細(xì)的對比分析，結(jié)果顯百度文陣 - 好好學(xué)習(xí) . 天天向上示語咅業(yè)務(wù)雖然仍是移動通信行業(yè)收入的主要來 源，但是其使用量增長幅度十分 緩慢，在某些月份還出現(xiàn)了下降的趨勢。 當(dāng)客戶的通話量降低到一定程度時，語 音業(yè)務(wù)的消費(fèi)就會出現(xiàn)飽和狀態(tài)， 逐漸趨于穩(wěn)定，屬于企業(yè)的“金牛業(yè)務(wù)”。 新業(yè)務(wù)

17、就是除了語音業(yè)務(wù)之外 的增值業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的統(tǒng)稱 13 。新業(yè)務(wù)中除 了短信和彩信在一定程度 上得到客戶的認(rèn)可和使用（但是與移動通信企業(yè)的業(yè)務(wù) 承載量相比還有很 大的發(fā)展空間）夕卜，其他的很多新業(yè)務(wù)無論是在價格上，還 是在使用便利 性等方面共至還沒有被消費(fèi)者所接受。發(fā)展新業(yè)務(wù)已經(jīng)成為目前移動通信 行業(yè)市場工作的重點(diǎn)，因此新業(yè)務(wù)具有很大的潛在消費(fèi)空間，屬于企業(yè)的“明星業(yè)務(wù)”。因此，語音業(yè)務(wù)的穩(wěn)定發(fā)展和趨于飽和的狀態(tài)可以用于表示客戶的當(dāng)前 價值， 新業(yè)務(wù)的潛在消費(fèi)空間可以用來表示客戶的發(fā)展性。而在網(wǎng)時長的 差異，既體現(xiàn) 了客戶對“運(yùn)營商”的忠誠度也體現(xiàn)了客戶對品牌的忠誠度， 所以用在網(wǎng)時長這一參數(shù)

18、來衡量客戶的忠誠度。因此，可構(gòu)建以當(dāng)前價值、發(fā)展性和忠誠度 3 種客戶消費(fèi)行為作為維度 的市場細(xì)分模型。通過有效的聚類分析可以得到更有實(shí)際意義的客戶群體 分類?；诳蛻粝M(fèi)行為的市場細(xì)分模型見圖 1。-8百度文陣 - 好好學(xué)習(xí) . 天天向上圖 1 基于客戶消費(fèi)行為的市場細(xì)分模型4 基于 K-means 聚類的市場細(xì)分模型驗(yàn)證移動通信企業(yè)記錄了每一個單個通話或者嘗試通話的記錄。 研究的數(shù)據(jù) 來源于遼寧省某移動通信企業(yè)的 BOSS 庫系統(tǒng)和經(jīng)營分析系統(tǒng)中的客戶消 費(fèi)的話費(fèi)詳單。 研究從數(shù)據(jù)庫中隨機(jī)抽取出 10000 個樣本 （4 個月的通話 記錄詳單），并根據(jù) 1D 號（手機(jī)號）對其各項(xiàng)消費(fèi)進(jìn)行了

19、平均處理。有研 究發(fā)現(xiàn)客戶的移動通信消費(fèi)也是具有季節(jié)性的，因此本研究在每個季度分 別隨機(jī)抽取了 I 個月，以此減少季節(jié)對客戶消費(fèi)的影響。研究所構(gòu)建的移動通信行業(yè)市場細(xì)分模型選擇了“當(dāng)前價值”、“發(fā)展性” 和“忠誠度 ”3個維度。根據(jù)研究需要在某移動通信企業(yè)進(jìn)行了數(shù)據(jù)的收集 , 選擇了相關(guān)的測量變量，首先要對選取的變量進(jìn)行因子分析。選取的變量 及命名見表 3。-9變命名衰變就名稱rmjnr inf.fr*3編號1234567R91011121314151617IX192021222324252627百度文陣 - 好好學(xué)習(xí) . 天天向上項(xiàng)冃手機(jī)郴合同號月租費(fèi)1spm.kvwnm.fpclnK_rv

20、.nal_fiwinl_feewanje*ipnjgiphjeewap_Jerhi*onttee新業(yè)務(wù)費(fèi) 話費(fèi)包月費(fèi)漫游包月費(fèi)省內(nèi)話費(fèi)包月 M 長話位月義 本能通話費(fèi) 國內(nèi)長途片國際長途費(fèi) 漫詩費(fèi)樓游長話費(fèi) IP 通車省內(nèi)話費(fèi)IP ft 通車國內(nèi)話費(fèi)IPHW 港澳臺話費(fèi) IP IT 通車國際話費(fèi)WAP 通話費(fèi)鈉入敗琨阱其他費(fèi)話費(fèi)合計 人網(wǎng) F1 期當(dāng)前狀態(tài) 準(zhǔn)網(wǎng)時 K 冊牌種類在進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理后，研究使用 clementine 數(shù)據(jù)挖掘軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行 因子分析，其中 KMO 值為檢驗(yàn)因子分析適合度的一個重要參數(shù)指標(biāo)，其 取值范圍在 0?1 之間， KMO 值愈大， 表示變量間的共同因素愈多，

21、愈適 合進(jìn)行因子分析， 根據(jù)學(xué)者 KAISER 的觀點(diǎn)，當(dāng) KMO 的值小于時，較不 適合進(jìn)行因子。對所收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析，得到的 KMO 值為，表示 該數(shù)據(jù)集適合進(jìn)行因子分析。表 4 中的數(shù)值表示各個變量在各因子上的負(fù)載，即因子表達(dá)式中的系數(shù) 值，反映了因子和各變量間的密切程度，它的絕對值越大，說明該因子對 當(dāng)前變量的影響程度越大。該數(shù)據(jù)集共提取出 3 個因子，其中因子 1 包括-10百度文陣 - 好好學(xué)習(xí) . 天天向上變量“本地通話費(fèi)”、“國內(nèi)長途話費(fèi)”和“漫游費(fèi)”；各變量在因子 1 上的因 子負(fù)載分別為、和，對應(yīng)模型中的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)。因子 2中有 2 個變量，分別為“信息費(fèi)”和“數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)

22、費(fèi)”，其因子負(fù)載分別為和，全部屬于新業(yè)務(wù)，對應(yīng)模型中的新業(yè)務(wù)。因子 3 只有一個變量“在網(wǎng)時長”，其反映的是客戶的 狀態(tài)，即對應(yīng)模型中的客戶狀態(tài)，是一個獨(dú)立因子。因子結(jié)構(gòu)見圖 2。圖 2 市場細(xì)分維度的因子結(jié)構(gòu)得到因子分析結(jié)果后，為了便于聚類，將 3 個因子下的所屬變量值分別 相加，生成 3 個新變量分別以 3 個維度的名稱為其命名，即為 “tra_feeJ“ new_fee和”“mon_time，”生成一個 3 維立體結(jié)構(gòu)圖，其分布情況見圖 3。圖 3 樣本數(shù)據(jù)3分如-11百度文陣 - 好好學(xué)習(xí) . 天天向上本研究采用 K-means聚類算法， 使用 clementine中的 K- mean

23、s的聚類 模型。取類別參數(shù)為 2? 20的不同數(shù)據(jù)， 即通過選項(xiàng) MAXC 取不同值進(jìn) 行檢驗(yàn)。 根據(jù)對該類數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的目的和經(jīng)驗(yàn)，本例共執(zhí)行了記錄每次執(zhí)行產(chǎn)生的相關(guān)統(tǒng)計量。為了找到最合適的3,， 20 執(zhí)行前述程序。19 次 FASTCLUS 過程，并分類數(shù)，分別取 maxc = 2,(1) R.square統(tǒng)計量 (RSQ) 用于評價聚類的效果。理論上，其值 越大，表示類內(nèi)離差平方和在總離差平方和中占的比例越小，聚類效果越 好。 R_square的值總是在 0 和 1 之間 , 當(dāng) n個樣品分為 n類時， R_squate =1;當(dāng) n個樣品最后合并成一類時， R_square = 0,

24、 R_square的值總是隨 著分類個數(shù)的減少而變小。因此在實(shí)際問題中，不能孤立地看每次聚類值 的大小，應(yīng)該看 R.square值的變化。當(dāng)聚成不同的類時， 觀察兩兩相鄰的 R_square值的變化， 當(dāng) R_square值出現(xiàn)了大幅下降時，則下降前的類的個 數(shù)是最合適的。從圖 4 可以看出：整體來說， R-Square值隨著聚類數(shù)目的增加呈上升趨 勢，但當(dāng)從 11 類合并成 10 類時， R-Square值下降，其變化幅度最大；其 次是當(dāng)從13 類合并成 12 類時， R-Square值下降；此統(tǒng)計量表明聚成 11 類較合適。圖 4 R-Square統(tǒng)計值變化趨勢(2) RSQ (1-RSQ

25、)統(tǒng)計量 它等于類間方差與類內(nèi)方差的比值。當(dāng)聚成不同的類時，觀察兩兩相鄰的 RSQ (1-RSQ)值的變化，當(dāng) RSQ (1 -RSQ)值出現(xiàn)了大幅下降時，下降前的類的個數(shù)是最合適的。從圖 5 可以看出，其 RSQ/ (1-RSQ)值與 R-square的變化趨勢相同 , 隨著聚-12百度文陣 - 好好學(xué)習(xí) . 天天向上類數(shù)目的減少，類間方差與類內(nèi)方差的比值呈下降趨勢，但當(dāng)從 13 類合并成12 類時， RSQ/ (1-RSQ)值下降，下降幅度最大；其次是當(dāng) 從 11類合并成 10 類時， RSQ/ (1-RSQ)值下降，下降幅度也比較大 : 單從此統(tǒng)計量來看，聚為 13類最為合適，聚為 II

26、 類也可以接受。類劇圖 5RSQ/ (1-RSQ)統(tǒng)計值變化趨勢(3) 偽 F 統(tǒng)計量 在給定水平上該統(tǒng)計量用于評價分為 N 個類的聚類 效果，偽 F 值出現(xiàn)最陡峭的峰值時所對應(yīng)的分類最為合適。由圖 6 可以看出： Pseudo F統(tǒng)計量在 C = 5、 C=I1、 C=13 時 3 次達(dá)到 峰值，結(jié)合前 2 個統(tǒng)計量進(jìn)行綜合評判， 可以對 C=ll 和 C=132 種情況 進(jìn)行比較。 通過觀察發(fā)現(xiàn)，當(dāng) C=ll 時，其峰值更陡些，所以選擇數(shù)據(jù)聚 成 11 類。-13傳 統(tǒng) 業(yè) 務(wù)百度文庫 ?好好學(xué)習(xí) . 天天向上圖 6 Pseudo F統(tǒng)計量變化趨勢市場細(xì)分模型將從 3 個維度對客戶進(jìn)行描述

27、，分別是傳統(tǒng)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)業(yè) 務(wù)和在網(wǎng)時長，分別來表征客戶的當(dāng)前價值、發(fā)展性和忠誠度。將已經(jīng)聚 成的 II 個客戶群體以三維矩陣的形式表現(xiàn)出來，見圖 7。/T16數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)圖 7 市場細(xì)分矩陣通過聚類算法得出的 11類客戶群體有著不同的消費(fèi)行為特征。圖場細(xì)分矩陣分 3 個維度，各個維度分別取一個標(biāo)準(zhǔn)值。而這標(biāo)準(zhǔn)的取7 中 的市值不是通常意義上的均值，根據(jù) 2/8 原理，企業(yè) 80%的收入是由 20%的 客戶提供的，所?14敷據(jù)業(yè)務(wù)低于標(biāo)準(zhǔn)值低于標(biāo)準(zhǔn)值髙于標(biāo)準(zhǔn)值高于標(biāo)準(zhǔn)值低于標(biāo)準(zhǔn)值低于標(biāo)準(zhǔn)值高于標(biāo)準(zhǔn)值在網(wǎng)時長低于標(biāo)準(zhǔn)值低于標(biāo)準(zhǔn)値低于標(biāo)準(zhǔn)值低于標(biāo)準(zhǔn)值島于標(biāo)準(zhǔn)值島于標(biāo)準(zhǔn)值高于標(biāo)準(zhǔn)值百度文陣 - 好好學(xué)習(xí) . 天天向上以將各個細(xì)分維度的標(biāo)準(zhǔn)值取樣品 80%處為