什麼是聚類？ 數字營銷的受眾細分

您是否渴望更好地了解客戶並準確提供他們所需的產品？ 聚類就是最好的選擇！ 這是一項強大的技術，可以幫助您利用數據科學實現目標。

在本文中，我們將解釋什麼是集群以及如何在您的業務中實施它以有效地細分受眾。

什麼是聚類？

聚類是一種用於識別和區分數據庫中的客戶組的技術。 通過應用數據科學算法，可以識別數據庫中的模式，從而能夠創建具有相似性的不同客戶群體。

聚類與受眾或客戶細分之間的差異

聚類與受眾或客戶細分之間的主要區別在於其準確性。 受眾細分依賴於傳統方法，而聚類則利用數學標準、數據科學或機器學習算法。 這種先進的方法使團隊能夠不斷完善和更新，為品牌提供更有價值的見解。

此外，聚類還可以根據興趣、動機或購買行為等複雜變量對受眾進行分組。

Netflix 是成功利用集群來增強推薦系統並識別有前途的原創劇集的公司的典型例子。 通過創建大約 2,000 個具有相似品味的集群或群組，該平台擁有非常成功的推薦系統，可以有效地向觀眾建議在任何特定時刻觀看什麼。 此外，這種方法使公司能夠決定投資哪個原創系列。

值得注意的是，聚類不僅限於推薦系統，而且還可以作為補充客戶細分和完善現有客戶檔案的寶貴工具。 通過聚類，可以識別和識別重要數據，如果不應用此方法，這些數據可能會被忽視。

利用集群

事實證明，聚類對品牌非常有利，因為它使品牌能夠識別不同類型的受眾。 有了這些知識，品牌就可以針對每個特定受眾群體設計有效的數字和傳統營銷策略。

想像一下一家通過電子商務和實體店銷售產品的公司。 該公司決定實施集群，並發現其品牌擁有三組不同的客戶，其中一組以前是未知的。 數據顯示，這個特定群體從事在線購物，產生大量收入，並且表現出很高的忠誠度。

在集群的幫助下，品牌可以製定專門針對這個新確定的群體的數字營銷和銷售策略。 結果，該公司經歷了顯著的增長。

集群的好處

• 詳細了解與您的品牌相關的不同受眾群體。
• 識別每個受眾群體中獨特的行為模式。
• 通過增強或補充現有方法來設計更有效的策略。
• 優先考慮客戶並專注於可能提高客戶忠誠度或銷售額的行動。
• 為品牌吸引新客戶。
• 提高客戶保留率。
• 更準確地滿足客戶的實際需求。
• 實現更快、更精確、更準確的分析。
• 增進與客戶的關係。

集群組的特徵

每個組都是通過與在組本身內表現出盡可能多的相似性的客戶一致的聚類技術生成的。 同時，這些組被設計得盡可能不同。 換句話說，目標是在每個群體內實現同質性，同時促進不同群體之間的異質性。

Netflix：集群的成功案例

正如上面所強調的，Netflix 是通過集群取得成功的一個很好的例子。 大約四年前，這家流媒體巨頭面臨著重大挑戰：用戶被大量的可用內容淹沒。 為了解決這個問題，Netflix 轉而採用集群作為解決方案，並根據個人品味和偏好而不是年齡、性別或位置等人口統計因素對觀眾進行分組。 該標準也適用於對可用標題進行分組。

通過實施這種聚類方法， Netflix 可以在每個用戶的主屏幕上僅展示 40 到 50 個符合其特定興趣的影片。 這可以防止人們感到不知所措，並通過個性化推薦吸引他們，從而顯著增加他們留在平台上的可能性。

集群對 Netflix 發揮了關鍵作用，因為該公司只有幾秒鐘的時間來說服用戶繼續訂閱而不是轉向競爭對手。 通過集群實現的個性化體驗成為Netflix成功之路上的關鍵因素。

即使您的公司從事不同的行業，您也可能面臨在有限的時間內吸引目標受眾的注意力，說服他們不要選擇您的競爭對手的挑戰。 在這種情況下，集群可以被證明是一個有價值的盟友。

如何進行聚類

在聚類過程的第一步中，必須擁有一個強大的數據庫，其中包含有關用戶與品牌互動的大量詳細信息。 這些數據可以包括網站訪問量、購買頻率、產品或服務類型以及購買日期等指標。 數據庫的全面性直接影響算法提取的聚類的準確性和價值。

您的數據庫越大、越全面，生成的集群就越精確和富有洞察力。   不過要小心！ 確保數據庫中信息的質量至關重要。 不准確或不可靠的數據可能會導致不正確的分組，這不僅無效，而且還可能損害您的目標。

為了確保數據質量，我們建議執行數據標準化，這涉及以結構化方式組織和標準化數據。 此過程消除了不一致並確保您的數據可靠並準備好進行聚類分析。

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