其目标是在没有特定目

这通常是使用预定义的标准来完成的例如人口统计心理统计和行为数据。将受众划分为客户群使您能够创建与特定消费者群体产生共鸣的有针对性的个性化营销活动。聚类聚类使用统计和机器学习技术来识别模式并根据客户或产品的共同特征行为和偏好对其进行分组。与客户细分相反聚类是在没有预定义标准的情况下完成的并且本质上更具探索性。聚类是无监督机器学习的一个例子。

在无监督机器学习中算法在结果变量未知的未标记数据集上进行训练。标变量的情况下识别数据中的模式。聚类可用于通过识别具有相似特征的客户群来进行细分。通过使用这种方法营销人员可以创建更准确更 电话数据 有效的客户群。数据聚类在上面我们可以看到数据集是如何组织成集群的。这是识别客户群的有效方法例如更有可能购买特定产品或更可能流失的客户群。该信息可用于为预测建模提供信息。预测建模预测建模是使用统计和机器学习算法创建基于历史数据预测未来结果的模型的过程。



预测建模可用于预测客户流失估计预期客户生命周期价值根据潜在客户转化的可能性对潜在客户进行评分和排名根据客户的购买历史和偏好向其推荐产品或服务以及优化不同领域的支出渠道。渠道优化渠道优化是指确定最有效的营销渠道来接触和吸引目标客户的过程。这涉及分析电子邮件社交媒体搜索引擎和展示广告等各种渠道的客户行为偏好和参与度指标。