优化的聚类分析在企业客户细分中的应用

使用K-means聚类可以用来解决客户细分的问题,然而常用的统计分析软件如SPSS等内置的k-means算法存在一定的缺陷,而且由于版权原因,spss在公司中的普及率不高。为此,本文通过研究改进后的K-means算法,并参照RFM模型设立指标来对客户进行细分,最后以EXCEL VBA编程语言制作了优化的k-means算法宏程序,以SE公司的快速消费品的销售历史数据来验证分类的有效性,以期将程序的投入实际应用,帮助公司实现资源的最优化配置。