聚類與受眾或客戶細分之間的 中的聚類 差異在進入主題之前，弄清楚兩個概念很重要。也許在閱讀聚類的定義時，您會發現它很熟悉，並讓您想起行銷中的另一種技術，即受眾細分。這是正常的，因為兩者都根據客戶或潛在客戶的特徵進行分組。然而，方法有些不同。
我們發現這兩種技術之間的主要區別在於精度。與受眾細分不同，聚類使用數學和數據科學或機器學習標準，使群體能夠不斷更新，以便他們提供的資訊對品牌更有用。
此外，聚類還允許我們根據更複雜的變數（例如興趣、動機或購買行為）對受眾進行分組。但不僅如此，它還允許不太直觀的分組並根據非預先定義的標準，這使得人眼無法檢測到的常見元素得以顯現。
也就是說，聚類通常也用作缺席或客戶細分的補充，被視為允許完善已建立的消費者檔案的另一個步驟。聚類使得識別沒有這種方法無法識別的重要資料成為可能。
方法：基於專業人員根據其對市場的了解所預先制定的標準
群體：他們更加同質
變數：不太複雜且易於檢測
焦點：演算法辨識肉眼難以發現的隱藏模式。
群體：他們更加異質
變數：它們更複雜且難以檢測
集群在數位行銷中的重要性
讓我們開始吧！為什麼要在公司中實施集群？首先，如果將其與細分相結合，這種技術將允許您對受眾進行更精確的分組。這將使您更輕鬆地為每個買家角色創建更合適、更有效的訊息，更好地了解您的受眾，並更好地調整您的行銷活動以產生更好的結果。
另一方面，集群會將您不知道的新客戶群擺在您眼前，從而揭示您可能不知道的新市場利基和機會。反過來，這將使您更輕鬆地為這些細分市場創建新產品和服務或完善現有產品和服務。
集群對於客戶服務團隊也非常有用，他們可以更好地了解客戶和領導，並為他們提供更好的體驗。
最後，集群是一種有趣的技術，可以了解您的市場利基趨勢 並領先於它們，從而獲得競爭優勢。
集群的好處
詳細了解您的品牌擁有的不同類型的受眾。
確定每個受眾的行為模式
設計更成功的策略，能夠改進現有策略或補充。
優先考慮客戶並將注意力集中在那些最有可能建立忠誠度或提高銷售率的行動上。
吸引新客戶。
提高客戶保留率。
能夠為客戶提供他們真正需要的東西。
更快速、更準確、更準確地實現分析。
加強與客戶的關係
改善客戶與您的品牌互動時的體驗。
聚類的類型
不同類型聚類的存在是由於 立陶宛電話號碼數據 存在多種演算法。從這個意義上說，每個資料集都有自己的特徵，使得一種演算法比其他演算法更適合執行聚類。
以下我們與您分享數位行銷中最常見的聚類模型。
K-均值
由於其簡單性和效率，這是最常見的聚類方法。它主要用於根據客戶的行為對客戶進行分組，以便更好地個性化行銷活動。
由於其速度快，它非常適合 主柱式如何改變您的內容策略？分 析大型資料集，因為它是最快的聚類之一。當然，要讓 K 均值真正有用，您的資料必須符合其演算法的假設。
資料庫掃描
它對於檢測不尋常的細分市場 艾鉛 和具有非典型行為的客戶非常有用。 DBSCAN 與 K-means 不同，它更靈活，可以定位任何形狀和大小的簇。