聚類分析是根據個體自身的特點來研究個體的方法，旨在對相似的事物進行分類。它的原理是同壹類的個體有很大的相似性，不同類的個體有很大的差異性。該方法有三個特點:適用於無先驗知識的分類。如果沒有這些先前的經驗或壹些國際、國內和行業標準，分類將是任意和主觀的。這時候只要設置相對完善的分類變量，通過聚類分析就可以得到更加科學合理的類別；可以處理由多個變量確定的分類。比如，按照消費者購買規模進行分類很容易，但在進行數據挖掘時，按照消費者的購買規模、家庭收入、家庭支出、年齡等指標進行分類通常比較復雜，而聚類分析可以解決這類問題；聚類分析是壹種探索性的分析方法，可以分析事物的內在特征和規律，根據相似性原理對事物進行分組。它是數據挖掘中常用的技術。
如果將這種成熟的統計方法恰當地應用於市場分析，必將提高營銷的效果，為企業決策提供有益的參考。應用步驟如下:將市場分析中的問題轉化為聚類分析可以解決的問題，利用相關軟件(如SPSS、SAS等)得出結果。)，由專家解讀並轉化為實際操作措施，從而提高企業利潤，降低企業成本。
2.適用範圍
聚類分析在客戶細分中的應用
在消費同壹種商品或服務時，不同的顧客有不同的消費特征。通過研究這些特征，企業可以制定不同的營銷組合，從而獲得最大的消費者剩余，這是客戶細分的主要目的。常用的客戶分類方法有三種:經驗描述法，決策者根據經驗對客戶進行分類；傳統的統計方法是根據客戶屬性特征的簡單統計對客戶進行分類；非傳統統計方法是基於人工智能技術的非數值方法。聚類分析具有後兩種方法的特點，能夠有效地完成客戶細分的過程。
比如，顧客的購買動機壹般是由需求、認知、學習等內在因素和文化、社會、家庭、小群體、參考群體等外在因素決定的。當按照不同的購買動機對客戶進行劃分時，我們可以將上述因素作為分析變量，量化所有目標客戶的各個分析變量的指標值，然後利用聚類分析進行分類。如果在指標值量化中遇到壹些定性指標值，可以用壹些定性數據量化方法進行轉換，比如模糊評價法。此外，顧客滿意度的高低和重復購買機會的大小都可以歸為屬性；我們還可以加入壹種新的分類方法來區分客戶之間的差異，將客戶的差異變量分為五類:產品收益、客戶之間的互動、選擇障礙、議價能力和收益率。對這些分析變量進行聚類得到的分類，可以為企業進行營銷決策提供有益的參考。
以上分析的相似之處在於都是按照多個變量進行分類，這正好符合聚類分析方法解決問題的特點；不同之處在於尋求從不同角度分析變量，為某項決策提供參考，這是聚類分析在客戶細分中廣泛應用的體現。
聚類分析在實驗市場選擇中的應用
實驗調查是市場調研中壹種有效的第壹手資料收集方法，主要用於市場銷售實驗，即所謂的市場測試。通過小規模的實驗性改變，觀察顧客對產品或服務的反應，從而分析這些改變是否值得大規模推廣。
實驗調查法最常用的領域有:市場飽和檢驗。市場飽和度反映了市場的潛在購買力，是營銷策略和戰略決策的重要參考指標。企業通常通過最小化消費者購買產品或服務的各種決定因素(如價格)來測試市場飽和度。或者在出現滯銷的情況下，企業將類似的新產品或服務投放到特定市場，以檢驗該市場是否真的飽和，是否具有潛在的購買力。由於收益和風險的原因，上述兩種措施不可能在企業覆蓋的所有市場都實施，只能選擇合適的實驗市場和控制市場進行測試，得到近似的市場飽和度。產品的價格實驗。這類實驗往往將新定價的產品投放市場，測試客戶的態度和反應，了解客戶是否接受或接受這個價格；新產品上市實驗。波士頓矩陣研究公司的產品生命周期圖表明，企業為了生存和發展，往往要不斷開發新產品，向明星產品和金牛座產品平穩過渡。但是市場上的新產品失敗率很高，大概在66%到90%左右。因此，為了降低新產品的失敗率，對新產品的各個方面(外觀設計、性能、廣告宣傳和營銷組合等)進行實驗是非常必要的。)通過在產品大規模投放市場前使用實驗調查法。
在實驗調查方法中，最常用的是單組比較實驗、對照組比較實驗和對照組比較實驗。這些方法要求科學選擇實驗和非實驗單位，即隨機選擇的實驗單位和非實驗單位必須具有壹定的可比性，兩類單位的主客觀條件應基本相同。
通過聚類分析，選出實驗市場(商場、居民區、城市等。)可以分成同質組，實驗單位和非實驗單位可以選在同壹個組裏，這樣就保證了兩個單位之間有壹定的可比性。聚類時，門店的規模、類型、設備狀況、位置、管理水平是聚類的分析變量。轉動