客户细分是客户关系管理中的重要内容。通过对客户进行细分，企业可以更好地识别客户群体，并采取不同的保持策略，以优化客户资源的配置。A公司是一家中小型的商业批发公司，为了对客户进行细分，该公司收集了企业销售业务处理系统的客户数据，并建立了客户细分模型。
A公司收集的客户细分数据有9000多条，这些数据是某个季度的销售业务记录。所收集到的数据包括销售日期、商品代码（如商品序列号、供应商代码、商品顺序号等信息）、客户代码（如客户类别号、客户编号、客户分店号等）、销售数量、商品单价、销售金额以及销售人员姓名等内容。
A公司在销售明细账数据库中记录了与客户发生的每一笔交易的数量和金额。基于这些数据条件，A公司确定了三个指标作为客户细分的依据。
（1）交易次数：指的是客户的购买次数，交易次数越多表示客户购买的频率越高。该指标反映客户购买的频率和忠诚度。
（2）交易数量：A公司的客户为商品零售商，交易数量越多表示客户的营销能力越强。交易数量可以较好地反映客户的营销能力和获利能力。
（3）商品单价：指的是在交易的过程中，客户支付给企业的交易金额。交易金额越大表示客户的支付能力越强。该指标反映客户的支付能力、对企业的信任度和忠诚度。
基于以上三个指标，A公司将客户分为四类：应保持的客户、应增强关系的客户、应关注的客户和应抛弃的客户。在进行客户细分的计算时，A公司采用了K均值聚类算法，这是一种相对简单、运行速度快的算法，对于大数据集有很好的伸缩性和较高的效率。A公司使用Weka数据挖掘工具进行数据处理，首先计算每个客户的购买次数，然后统计客户的交易数量总额作为交易数量指标，最后计算每个客户购买商品的平均单价作为商品单价指标。
使用Weka对客户数据进行聚类分析，得到了四类客户的特征。
I类客户：购买次数较多，具有一定的忠诚度。
Ⅱ类客户：价值最低，忠诚度最低。
Ⅲ类客户：购买次数最多，支付能力最强，是最有价值和最忠诚的客户。
Ⅳ类客户：表现好于Ⅱ类客户。
分析结果与实际情况非常吻合，A公司的工作人员发现Ⅲ类客户大多是经营状况极佳的大型零售企业，证明了客户细分过程的有效性。A公司针对这四类客户采取了有针对性的措施，增强与Ⅰ类客户的关系，抛弃Ⅱ类客户，努力保持和维护Ⅲ类客户，并对Ⅳ类客户给予适当关注。在采取这些措施后，A公司的营业收入和净利润都大幅提升。
