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結束意味著我們必須重新思考如何進行數位行銷。我們無法再使用這項技術來追蹤用戶及其消費習慣，但幸運的是還有其他解決方案可以讓我們在尊重每個用戶隱私的同時進行市場區隔。這些解決方案之一是聚類演算法。

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聚類演算法是沒有 cookie 的營銷的未來

聚類演算法是一種根據資料集元素的相似性對資料集元素進行分組的工程師資料庫解決方案，從而產生包含彼此相似物件的不同群組或簇。

聚類演算法用於解決無監督機器學習問題，即資料沒有任何標籤。我們無法知道資料中是否存在隱藏模式，因此我們讓演算法找到盡可能多的連接。

例如查找某個地區的天氣模式、按主題對文章或新聞進行分組，或發現犯罪率高的區域。

隔至關重要，因為它們使我們能夠使用我們掌握的客戶數據，根據客戶的個性、行為方式和興趣將他們分為不同的群組。這一切使我們能夠根據不同用戶的需求進行個人化行銷，而不必求助於cookies的使用。

基於密度。在這種類型的聚類中，資料是根據被資料低集中區域包圍的高集中資料區域 2024 年比利時 Telegram 用戶資料來組織的。該演算法定位這些具有高資料密度的磁區並將它們稱為群組。這些組可以採取任何形式，並且不考慮異常值。

這種類型的聚類演算法根據資料點與所謂的「質心」的距離來分離資料點。此質心是代表每組的中心的真實或虛構位置。基於質心的聚類在機器學習和大數據中使用最多。

於層次結構的聚類涉及創建從上到下組織資料的「聚類樹」。它比其他類型的聚類演算法更具限制性，但對於已經分層的資料（例如來自某種分類法的資料）非常有用。

基於分佈。基於分佈的聚類從識別中心點開始。當資料點遠離該中心時，它屬於同一組的機率就會降低。根據點屬於給定組的機率，所有數據點都被視為組的一部分。當我們先驗地了解資料的分佈情況時，它非常有用。