按邮件打开星期偏好进行客户分群的技术实现咨询

一、数学层面核心思路 #

本质是聚类分析：把每个客户转化为7维特征向量（对应周一至周日的邮件打开行为，比如打开次数占比、打开率等），通过聚类算法（优先选K-Means，易实现、解释性强）将行为模式相似的客户归为同一群组。

二、各工具实现方案 #

1. Python/Pandas + Scikit-learn 实现 #

步骤：

• 数据预处理：将客户-星期的打开数据整理成宽表（每行一个客户，列是周一到周日的特征值）
• 聚类建模：用K-Means算法分群
• 结果输出：给每个客户打上Segment标签

代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 1. 读取长表数据（结构：customer_id, weekday, open_count）
df = pd.read_csv("email_open_data.csv")

# 2. 转成宽表：每行对应一个客户，列是各星期的打开次数
wide_df = df.pivot_table(index="customer_id", columns="weekday", values="open_count", fill_value=0)

# 3. 标准化特征（K-Means对数据尺度敏感，消除量纲影响）
scaler = StandardScaler()
scaled_features = scaler.fit_transform(wide_df)

# 4. 训练K-Means（假设分4个群组，可通过肘部法确定最优K值）
kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=42)
wide_df["Segment"] = kmeans.fit_predict(scaled_features)

# 5. 查看各群组的星期打开偏好特征
segment_profiles = wide_df.groupby("Segment").mean().round(2)
print(segment_profiles)

2. Excel 实现 #

步骤：

• 数据整理：用数据透视表将长表转成宽表（行=客户ID，列=星期，值=打开次数）
• 数据标准化：用STANDARDIZE函数对每个星期的列做标准化处理
• 聚类分析：通过Excel「数据分析」工具（需先加载）里的「K均值聚类」功能完成分群
• 匹配标签：将聚类结果对应回原数据，生成Segment列

操作要点：

• 加载数据分析工具：文件→选项→加载项→勾选「分析工具库」
• 运行K均值：点击「数据」→「数据分析」→选择「K均值聚类」，设置输入区域、聚类数、输出区域，最终得到每个客户的聚类编号（即Segment）

3. SQL 实现 #

SQL本身不适合复杂聚类运算，可先完成数据预处理，再导出到Python/Excel做聚类；若使用支持ML的SQL引擎（如BigQuery ML），可直接实现：

BigQuery ML 聚类示例：

-- 1. 生成客户-星期的宽表
CREATE OR REPLACE TABLE email_open_wide AS
SELECT
  customer_id,
  SUM(IF(weekday = 'Monday', open_count, 0)) AS mon_open,
  SUM(IF(weekday = 'Tuesday', open_count, 0)) AS tue_open,
  SUM(IF(weekday = 'Wednesday', open_count, 0)) AS wed_open,
  SUM(IF(weekday = 'Thursday', open_count, 0)) AS thu_open,
  SUM(IF(weekday = 'Friday', open_count, 0)) AS fri_open,
  SUM(IF(weekday = 'Saturday', open_count, 0)) AS sat_open,
  SUM(IF(weekday = 'Sunday', open_count, 0)) AS sun_open
FROM email_open_data
GROUP BY customer_id;

-- 2. 训练K-Means聚类模型
CREATE OR REPLACE MODEL email_segment_model
OPTIONS(model_type='kmeans', num_clusters=4, standardize_features=True) AS
SELECT mon_open, tue_open, wed_open, thu_open, fri_open, sat_open, sun_open
FROM email_open_wide;

-- 3. 生成每个客户的Segment标签
SELECT
  customer_id,
  cluster_id AS Segment
FROM ML.PREDICT(MODEL email_segment_model, TABLE email_open_wide);

三、Segment标签优化 #

聚类得到的数字编号（0、1、2...）可根据群组行为模式重命名，比如：

• Segment 0：「周末活跃型」（周六周日打开占比最高）
• Segment 1：「工作日全勤型」（周一至周五打开量均较高）
• Segment 2：「周中偏好型」（周三、周四打开率显著高于其他时段）
• Segment 3：「低活跃型」（全周打开次数均偏低）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者RedVII