聚类分析案例：基于K-means算法的客户分群研究

随着大数据时代的到来，如何从海量数据中提取有价值的信息成为企业关注的重点。本文以某电商平台的用户消费行为数据为例，通过聚类分析方法对客户进行分群研究，旨在为企业制定精准营销策略提供参考。

首先，本文选取了用户的购买频率、平均消费金额及最近一次购买时间三个关键指标作为分析维度，并利用K-means算法对数据进行了处理。通过对不同参数组合的测试与优化，最终确定了最佳聚类数量为五类。这五类客户分别被定义为核心用户、潜力用户、活跃用户、沉睡用户和流失用户。

接下来，针对每类用户的特点制定了差异化的运营方案。例如，对于核心用户，可通过会员专属活动提升其忠诚度；而针对流失用户，则需要通过优惠券或新品推荐等方式重新吸引其注意力。实验结果显示，该分群策略显著提高了用户的复购率与满意度。

本案例充分展示了聚类分析在实际业务中的应用价值，同时也为其他行业提供了可借鉴的经验。