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如果您错过了今年的峰会。深入了解高科技课程或了解峰会期间推出的最新功能，包括动态聊天、实时表单和直播、生成人工智能、集成营销活动开发工作流程等。 什么是聚类分析？ 聚类分析是一种统计方法，用于识别相似的数据点并将其分组在一起，同时突出组之间的差异。 营销中聚类分析的目的是将消费者分为具有相似特征的不同群体，使企业能够更好地了解目标受众并相应地制定营销策略。 有五种主要的聚类方法，但最常见的是 k 均值和层次聚类。组织采用的聚类方法取决于分析的内容和原因。 了解聚类分析 聚类分析处于数据分析的前沿。难怪金融、保险、零售和电子商务以及营销等行业发现识别数据中的模式和关系很有用。


在不同的分析方法中，k 均值聚类使用最广泛，它提供了一种简单但有效的 美籍华人电话号码表 将数据分组的方法。通过散点图和树状图等可视化技术，企业可以轻松地以清晰易懂的方式展示其聚类分析结果。 了解聚类分析 随着客户细分成为现代营销的核心，聚类分析已成为根据共同特征将客户划分为不同群体的重要工具。这使得企业能够创建买家角色，个性化营销和电子商务工作并推动参与和转化。 聚类分析入门 聚类分析的主要好处是，它允许企业发现数据中的模式和关系，使他们能够做出明智的决策并根据实时洞察采取行动。 如果您准备开始进行聚类分析，第一步是找到一个经过验证的软件工具，可以帮助您有效地分析和解释数据。 Analytics将实时数据转化为实时见解。它不仅仅是一个网络分析解决方案，它还可以从客户旅程中的任何一点获取数据，并将其转化为指导您下一步最佳行动的见解。



在 Sensei的支持下，Analytics 使用人工智能 (AI) 基于全面的数据提供预测性见解，使用户能够实时查看和操作数据。 请求演示或观看概述视频以了解有关 Analytics 的更多信息。 人工智能 (AI) 和机器学习已经存在多年， 投入巨资将其纳入我们的功能集中，通过异常检测、智能警报和分段 IQ 来识别独特的见解。这是每个分析师和营销人员都希望分析工具能够帮助他们找到见解以更好地完成工作的事情之一。 现在，借助生成式人工智能，品牌可以使用更高级版本的机器学习，并使用自然语言更轻松地获得这些有价值的见解。 一直是生成式 AI 领域的先锋，为品牌提供高效且负责任的方式来推动 CXM 决策 - 允许组织内的任何人提出他们的特定业务问题，而无需依赖数据科学团队或无需解释所有大量数据组织收集并放入其数据仓库的数据。