众所周知，市场营销的核心在于满足消费者的需求。然而在实践中，企业的老总们却发现：市场与顾客需求千差万别，企业能力有限，想满足各类消费者的所有需求往往力不从心。大多数情况下，只能先选择一部分目标顾客群体，通过有针对性的产品或服务策略来俘获他们的心。市场细分的概念就是根据消费者的某些特质（说专业一点叫“细分变量”），把具有相似需求的消费者划在一起，从而将总体市场细化分割成若干具有共同特征的子市场。这样一来，企业再根据各类细分市场消费者的特质来制定营销战略，就会方便许多啦~
P.s． 细分变量的种类归纳起来主要有地理环境因素，人口统计因素，消费心理因素，消费行为因素，消费收益因素等。这样一来，就有了地理细分、人口细分、心理细分、行为细分、收益细分这五种市场细分的基本形式。
这里我们向大家隆重介绍一种市场细分神器，那就是聚类分析。所谓聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。
看了上面的解释，你明白了吗？
我认为你可能是这样的表情（……）
好吧，我们简单点儿~ 聚类分析其实是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。分类的步骤分为：定义问题与选择分类变量，聚类方法，确定群组数目，聚类结果评估，结果的描述、解释。其中聚类分析的方法主要有：层次聚类和非层次聚类。也就是说，我们确定了问题、聚类方法和聚类变量之后，就可以将数据扔进电脑分析啦，结果出来了看看大概每个组有什么共同点，进行解释分析就可以了。下面我们用银行的客户数据来看一下到底如何利用聚类分析来做市场细分~
银行业面临激烈的竞争，竞争激烈的各银行都推出了具有个性化的服务来占领市场。为了有效提高银行的服务质量，改善现有消费者的服务体验，吸引更多的潜在消费者，银行急需一种有效的手段对消费者市场进行细分，识别高质量的客户，并针对不同细分市场的客户进行不同的服务改进和卖点推广，增强自身的竞争优势。
本案例中的银行为此进行了一项客户调查，共调查了250位客户对银行的19种服务的重视程度、他们使用银行服务的现状及其人口统计特征。去掉缺失数据后，我们最终得到214个样本。问卷中，客户对服务的重视程度用7点量表测量。若客户认为该服务项目非常重要，则会选择最大值6，如果认为该项目非常不重要，则会选择最小值0。数值越大表明对该项服务的重视程度高。我们首先通过描述性分析来看一下客户对不同服务的重视情况。
图1：对各项服务重视程度的均值
从上图可以看出位置便捷、时间方便、服务迅速这三个项目的均值都很高，说明这些因素都受到了客户的极大关注。相反，银行客户对于老人优先权、手机银行和信用卡等服务的重视程度较低。通过相关分析，我们发现，客户对这些服务项目的重视程度具有一定相关性，所以我们将利用因子分析对这19个变量进行降维。
通过Bertlett检验得出p值小于0.05，结果显著，并且KMO值为0.77，说明该数据适合做因子分析。做碎石图如下：
图2：碎石图
通过观察碎石图和主成分法分析得到的累计可解释方差，选择特征值大于1并且可解释方差大于50%的因子数量，最终决定选择5个因子作为分析的基础，这5个因子共解释了原始数据61%的方差。之后通过因子旋转得到下表：
表1：因子负载
注：由于“免下车服务”这一变量存在交叉负载，所以没有在上表显示。
接着我们用客户对上述五方面银行服务的重视程度、他们使用银行服务的现状及其人口统计特征作为聚类变量来进行聚类分析。为了取得比较好的聚类效果，结合非分层聚类和分层聚类的优点，我们决定先采用非分层聚类的方法对数据进行聚类分析，找出合适的群组数和群重心，再以此为依据进行分层聚类得到最佳的聚类效果。
通过K均值对应的组内平方和绘制碎石图我们发现随着群组的数量的增加，对应的组特征值不断减小，大概在2到3之间减小趋势明显放缓，推测群组数量取2到3组比较合适。所以我们又采用第二种方法进一步更精确的确定群组数量。
图3：碎石图
通过Nbclust方法绘制下图，可以看到在26个准则当中，认为应当取得2个群组的数量最多，所以最终我们决定取群组数为2。
图4：由26个标准选出的群组的数目
确定群组数后，我们又采用分层聚类方法对数据进行进一步的聚类分析，计算出不同客户之间的欧氏距离，并绘制树状图。
聚类的个体
图5：分层聚类树状图
从树状图中可以看出将数据分为2类后，两组都比较有代表性，群组数量取为2是合适的。之后我们又通过方差分析分析不同群组之间同一变量的差异程度，发现绝大多数变量的均值都有显著性差异，再一次说明我们的聚类分类比较合理的。对于不同分组，我们分别进行了描述性分析，希望比较他们的特征差异。计算结果如表2所示。
表2：两组比较
从表2中，我们可以看出两类不同客户的特征。
第一类客户可以称之为“中年富裕客户”。这类客户相对于另一组来说比较看重服务质量，到银行消费服务的次数也比较多。从表2可以看出这类人女性较多，超过60%，而且已婚的占70%。他们一般处于中年，有自己的房子，收入较多，经常使用支票，说明他们都是比较有经济实力的客户，能为银行带来较多的现金流。
第二类客户是“年轻普通客户”。这类客户经常使用ATM机进行提款，他们比较年轻，学历也比较高。他们大多为男性，而且大多是单身，很有可能是刚刚步入社会的年轻人或者创业者。他们没有大量的资金，但他们喜欢尝试新潮的服务。这些客户可能是银行服务多样化发展的对象。
银行应当具有针对性的为两类不同特征的用户提供不同的个性化服务。从上面的分析可知群组1为中年富裕客户，对银行服务的要求很高，尤其是服务质量、存贷款利率和银行财务稳健性。这部分人属于存款较多，取款较少，大量使用支票的高利润客户，银行应当集中力量提高这部分客户的服务质量，并保证适当存贷款利率，向他们提供个性化增值服务，吸引更多的富裕客户，提高银行利润。而群组2则为年轻的普通用户，他们存取款频繁，不看重银行内的高端配置，最看重取款的便捷性，这部分客户利润不高，对于他们要充分保证服务的便捷性，可以适当的降低服务的质量，减少资源的投放。
由此可见，在市场细分的基础上，银行就可以根据用户的类型，对症下药，从而提高自己的服务水平，在最大程度上使得银行的营业额提高。
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