双聚类算法在电信高价值客户细分的应用 (2014年)

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。