數據挖掘在B2C電子商務企業(yè)客戶細分中的應用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著互聯網的發(fā)展，B2C電子商務的服務越來越個人化、差異化。因此，如何盡可能滿足更多客戶的個性化需求，需要企業(yè)做出權衡，進行客戶細分，識別出哪些客戶是有價值客戶，從而將有限的資源利用起來。對于B2C電子商務企業(yè)而言，要想在激烈的市場競爭中取得成功，準確把握住客戶需求并據此制定相應的營銷策略是非常重要的。本文正是從上述目的出發(fā)，將擴展的RFM模型與數據挖掘技術、B2C環(huán)境相結合，得出B2C環(huán)境下基于聚類分析的客戶細分方法，同時將理論聯系實

2、際，利用該細分方法對某B2C企業(yè)進行實例分析，對各個客戶細分群體的行為特征進行分析，并提出相應建議，幫助企業(yè)制定適當的營銷策略。
　　 數據挖掘是從大量的數據中提取隱含的、未知的、具有潛在價值的有用信息。B2C企業(yè)由于其特性，容易獲得大量關于客戶基本信息、交易行為、瀏覽行為等數據。將數據挖掘技術運用于客戶細分領域，對于B2C企業(yè)而言是非常有價值的。本文采用聚類分析中的經典算法之一——k-means算法，進行基于RFM模型的客戶細

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