【案例共创】零售客户价值解码：基于深度聚类的智能分群与精准触达系统

随着快消品行业智能化升级，中国生鲜零售市场规模在2023年达到5.2万亿元（数据来源：易观分析），消费者需求呈现场景化、健康化趋势。传统商超面临双重困境：

    价值挖掘不足：行业客户终身价值（LTV）开发率仅为42%（麦肯锡2024研究），商品组合缺乏精准匹配；

    运营成本高企：某知名生鲜平台单品促销成本占销售额18%，损耗率超行业均值2.3倍。

在此背景下，基于消费行为的客户分群成为战略重点。通过无监督学习构建多维客户画像，已成为零售企业优化库存周转、提升交叉销售的核心杠杆。

通过聚类优化与业务场景融合，项目创造三重价值：

    技术创新：应用 t-SNE 可视化高维特征分布，结合DBSCAN算法识别离群噪声点；

    业务突破：

        • 发现"有机食品忠诚客群"（占比22%，月度复购率78%）；

        • 识别"价格敏感型家庭"（高客单低频次），设计大包装组合促销策略；

    商业回报：预计半年内实现滞销品周转率提升 40%，精准营销 ROI 突破1:6。

本案例将基于华为开发者空间 - AI Notebook平台深度聚类的智能分群与精准触达系统，解码零售客户价值。

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本案例由开发者：天津师范大学协同育人项目–翟羽佳提供