什么是聚类？ 数字营销的受众细分

您是否渴望更好地了解客户并准确提供他们所需的产品？ 聚类就是最好的选择！ 这是一项强大的技术，可以帮助您利用数据科学实现目标。

在本文中，我们将解释什么是集群以及如何在您的业务中实施它以有效地细分受众。

什么是聚类？

聚类是一种用于识别和区分数据库中的客户组的技术。 通过应用数据科学算法，可以识别数据库中的模式，从而能够创建具有相似性的不同客户群体。

聚类与受众或客户细分之间的差异

聚类与受众或客户细分之间的主要区别在于其准确性。 受众细分依赖于传统方法，而聚类则利用数学标准、数据科学或机器学习算法。 这种先进的方法使团队能够不断完善和更新，为品牌提供更有价值的见解。

此外，聚类还可以根据兴趣、动机或购买行为等复杂变量对受众进行分组。

Netflix 是成功利用集群来增强推荐系统并识别有前途的原创剧集的公司的典型例子。 通过创建大约 2,000 个具有相似品味的集群或群组，该平台拥有非常成功的推荐系统，可以有效地向观众建议在任何特定时刻观看什么。 此外，这种方法使公司能够决定投资哪个原创系列。

值得注意的是，聚类不仅限于推荐系统，而且还可以作为补充客户细分和完善现有客户档案的宝贵工具。 通过聚类，可以识别和识别重要数据，如果不应用此方法，这些数据可能会被忽视。

利用集群

事实证明，聚类对品牌非常有利，因为它使品牌能够识别不同类型的受众。 有了这些知识，品牌就可以针对每个特定受众群体设计有效的数字和传统营销策略。

想象一下一家通过电子商务和实体店销售产品的公司。 该公司决定实施集群，并发现其品牌拥有三组不同的客户，其中一组以前是未知的。 数据显示，这个特定群体从事在线购物，产生大量收入，并且表现出很高的忠诚度。

在集群的帮助下，品牌可以制定专门针对这个新确定的群体的数字营销和销售策略。 结果，该公司经历了显着的增长。

集群的好处

• 详细了解与您的品牌相关的不同受众群体。
• 识别每个受众群体中独特的行为模式。
• 通过增强或补充现有方法来设计更有效的策略。
• 优先考虑客户并专注于可能提高客户忠诚度或销售额的行动。
• 为品牌吸引新客户。
• 提高客户保留率。
• 更准确地满足客户的实际需求。
• 实现更快、更精确、更准确的分析。
• 增进与客户的关系。

集群组的特征

每个组都是通过与在组本身内表现出尽可能多的相似性的客户一致的聚类技术生成的。 同时，这些组被设计得尽可能不同。 换句话说，目标是在每个群体内实现同质性，同时促进不同群体之间的异质性。

Netflix：集群的成功案例

正如上面所强调的，Netflix 是通过集群取得成功的一个很好的例子。 大约四年前，这家流媒体巨头面临着重大挑战：用户被大量的可用内容淹没。 为了解决这个问题，Netflix 转而采用集群作为解决方案，并根据个人品味和偏好而不是年龄、性别或位置等人口统计因素对观众进行分组。 该标准也适用于对可用标题进行分组。

通过实施这种聚类方法， Netflix 可以在每个用户的主屏幕上仅展示 40 到 50 个符合其特定兴趣的影片。 这可以防止人们感到不知所措，并通过个性化推荐吸引他们，从而显着增加他们留在平台上的可能性。

集群对 Netflix 发挥了关键作用，因为该公司只有几秒钟的时间来说服用户继续订阅而不是转向竞争对手。 通过集群实现的个性化体验成为Netflix成功之路上的关键因素。

即使您的公司从事不同的行业，您也可能面临在有限的时间内吸引目标受众的注意力，说服他们不要选择您的竞争对手的挑战。 在这种情况下，集群可以被证明是一个有价值的盟友。

如何进行聚类

在聚类过程的第一步中，必须拥有一个强大的数据库，其中包含有关用户与品牌互动的大量详细信息。 这些数据可以包括网站访问量、购买频率、产品或服务类型以及购买日期等指标。 数据库的全面性直接影响算法提取的聚类的准确性和价值。

您的数据库越大、越全面，生成的集群就越精确和富有洞察力。   不过要小心！ 确保数据库中信息的质量至关重要。 不准确或不可靠的数据可能会导致不正确的分组，这不仅无效，而且还可能损害您的目标。

为了确保数据质量，我们建议执行数据标准化，这涉及以结构化方式组织和标准化数据。 此过程消除了不一致并确保您的数据可靠并准备好进行聚类分析。

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