作者：林勤 薛云高价值客户客户细分差异化营销双聚类k均值
摘要：针对传统客户价值细分方法在高价值客户细分时不够精细化的问题,引入了大均值子矩阵（LAS）双聚类算法.该方法在客户样本和消费属性两个维度上对消费记录进行双向聚类,可以挖掘出高消费、高价值的客户群体.以某电信公司的高价值客户细分为实例,通过定义一个价值尺度和构建一个PA指标,将所提算法与K均值（K-means）算法进行性能比较,实验结果表明,所提算法能挖掘出更多的高价值客户群体,且能够对客户属性进行更加精细的划分,因此它更适合应用于高价值客户市场的识别和细分.
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
