1. 研究目的与意义
利用聚类分析的计算结果探究当前物流行业现状，进行企业客户群体的整合与分类，有利于物流企业掌控客户群体构成及其消费特性，实现客户的精细化管理，提供优质的物流服务。对物流市场营销、客户精益化管理和提供差异化服务等方面具有重要意义。而差异化服务要求精准的客户群体划分，这也同时符合行业精准营销概念。可以说差异化服务是实现精准营销的必要手段，而精准营销也是差异化服务的最终目的。通过实行差异化服务，能够有效的实现资源的合理配置，使得资源利用最大化，营销工作的精细化，也使得物流企业的发展目标更加明确。本文的研究目的就是通过聚类分析的计算过程进行物流客户群体的分门别类，按照客户群识别的结果进行差异化服务，从而提升企业作业效率及企业效益。
从目前的研究程度来看，很多学者和专家都针对物流行业现行的弊端、整合的迫切性以及影响整合的因素都进行了不同程度的研究，但是大都是根据制度本身存在的问题提出的解决策略，忽略了大数据在这一进程中的作用。本文在研究物流客户群识别和进行营销方案设计时，将会运用聚类分析的方法，通过大数据挖掘的手段，从各物流企业应对、识别目标客户群的不同策略，以及国内外物流企业营销手段的差异化着笔，细分同质市场与异质市场，进行合理的分析，研究客户群识别理论在实践中运用的迫切性，并最终提出合理化建议，进行营销方案设计规划。
2. 国内外研究现状分析
随着互联网技术在物流行业的普及和应用，加之客户经济时代的来临，物流客户群识别已成为客户关系管理的研究热点。物流客户群识别是指是指物流企业根据客户需求的不同特征将整个市场划分为若干客户群的过程。企业针对不同的细分市场，采取相应的市场营销组合策略。目前，物流客户群识别的研究主要集中在客户感知价值评价模型、客户感知价值与客户满意度、客户忠诚度、客户关系，以及客户流失率的相互影响关系、基于客户感知价值实现动态定价等方面。另外，物流客户群识别的研究包括人口统计特性、生活方式、客户行为和客户价值等视角。较多学者基于ＲFM 模型、当前价值与潜在价值和客户生命周期价值等进行客户细分或客户识别。基于客户价值的客户群体识别是目前的研究热点，但是客户价值是以企业为感知主体，不同于客户感知价值。客户群体识别可以从自然特征和客户行为方式分组入手。但是这样的客户群划分有明显的主观性，同时要求明确指定分组变量和分组标准，需要丰富的行业经验和反复尝试。本文采用聚类方法进行物流客户群体识别，会更加客观和全面，确保各方面特征相似的客户能分在同一组，特征相差较大的客户分在不同组。首先计算出聚类变量，即计算出各样本的客户感知价值因子得分，然后利用K-Means 聚类方法进行聚类分析。K-Means 采用划分方式实现聚类。即先将样本空间划分为若干区域，不同区域即是不同类，然后依照不同距离将所有样本分配至相近的区域里，多次反复迭代，形成最终的聚类结果。
目前，基于聚类分析进行物流客户群识别的研究极少，国内学者路晓伟、孙树垒等提出将聚类分析作为客户识别的一个维度，但缺少实证研究。物流客户群识别强调客户为价值感知主体，基于聚类分析的计算结果实现客户群体识别和细分，可以帮助企业深入了解客户需求的异质性，依据不同类型客户的需求优化企业资源分配，提供个性化的产品、服务和市场营销策略，进而增强客户忠诚度，降低客户流失率，提高企业竞争优势。因客户感知价值存在主观差异性，国内外诸多研究团队将研究对象限定为提供中介服务的网络平台企业。研究总结了服务行业、电子商务服务与中介服务的客户感知价值及其驱动要素的相关文献。例如:国外学者 Bourdean 等人认为电子商务环境下客户感知价值包括社会价值、功利主义价值、享乐主义价值、学习价值与购买价值。国内学者雷星辉等人从社会价值、功能价值、情感价值、程序价值维度评价企业的顾客感知价值。这些学者研究的客户群体识别涉及到各种不同情况: 传统模式下的服务业、电子商务环境下整体客户感知价值的研究。归纳起来，客户群体识别方式主要涉及社会价值、功能价值、程序价值、情感价值与感知利失5 个方面。因此本文将社会价值、功能价值、程序价值、情感价值与感知利失作为客户群体识别的构成要素，然后围绕这5 个构成要素，通过具体的数据分析、归纳与筛选，最终生成可行的物流企业营销方案设计。3. 研究的基本内容与计划
研究内容
（1）探究物流客户群识别的研究背景意义、国内外研究现状以及具体需要深入挖掘的内容。
（2）分析当前物流企业中客户群体识别手段面临的问题与缺失，并就不足分析具体原因。然后通过聚类分析方法，对不同的客户群体进行分类归纳。
4. 研究创新点
本文将聚类分析的计算结果与物流客户群识别相结合，利用数据挖掘技术，物流企业可实时向企业决策者动态报告目标客户变动情况，预测市场走势，挖掘物流价值，为抢占商机、精准定位、市场开拓、投融资、形象扩张、赢得未来作出正确决策。
文章将基于这一点，对物流行业现有的问题和弊端进行客观分析，并且利用实际数据为理论基础，最终提出切实有效的提升企业效益的营销方案。
