數(shù)據(jù)挖掘在網(wǎng)絡(luò)購物中的應(yīng)用.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，電子商務(wù)進(jìn)入到了飛速發(fā)展的時期。許多傳統(tǒng)的生產(chǎn)型企業(yè)也逐漸的搭建起自己的電商平臺來進(jìn)行銷售。在這樣一種環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)購物自然而然的發(fā)展成了最大的市場。網(wǎng)絡(luò)購物公司越來越多，那么競爭也就越來越大。為了達(dá)到提升公司的核心競爭力的目的，使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)成為了一種必須的技術(shù)措施。公司核心競爭力的強(qiáng)弱很大程度上依賴于對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使用的優(yōu)劣。
　　在公司運營的每個環(huán)節(jié)，都可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的身影，數(shù)據(jù)挖掘可以為公司帶來的好

2、處很多，比如為公司制定戰(zhàn)略提供指導(dǎo)，分析會員特征，挖掘會員需求。本文所做研究主要與分析會員特征及挖掘會員需求有關(guān)。
　　本文從實際數(shù)據(jù)出發(fā)，按照客戶忠誠度對公司會員進(jìn)行聚類分析，然后在聚類分析的基礎(chǔ)上針對不同類的客戶分別進(jìn)行商品推薦。將客戶聚類之后，對每類客戶的特征都進(jìn)行了描述，并提出了相應(yīng)的建議;在推薦商品時，結(jié)合客戶特征，給出了建議的商品類別和員工應(yīng)具備的專業(yè)知識，以及推薦商品時應(yīng)注意的問題。本文的主要結(jié)論有:
　　(1

3、)A公司RFM模型的三個指標(biāo)權(quán)重不一樣，R的權(quán)重最大，其次是F，最后是M，具體為R、F、M(0.61∶0.28∶0.11)。
　　(2)將A公司會員分成8類之后，得到了每類客戶的特點，有的客戶偏好高品質(zhì)的商品，有的則偏好性價比高的商品。
　　(3)A公司應(yīng)該將面部護(hù)理商品列為重點商品，著力打造好它。
　　(4)流失風(fēng)險最大的是類1客戶，應(yīng)當(dāng)采取有效措施降低客戶流失的風(fēng)險。
　　(5)公司應(yīng)該盡可能多的收集客戶的信