基于K-means算法的客户价值分析

摘要：

近年来,随着大数据、 云计算、 移动互联网技术的迅速发展,以及国家对人工智能产业扶持政策的指引与号召,电子商务尤其是移动电子商务得以飞速发展,但这也因此引发了交易方式、商业模式的不断改进与创新,同时以互联网技术为基础的电子商务对传统经济和金融领域造成了很大的冲击,各类电商网站应运而生,市场的竞争愈发激烈.电子商务领域需要像传统的市场营销一样进行客户细分,采取精准营销策略成为电子商务发展的重要环节.基于不同用户群体,采用个性化服务可以满足客户日益增长的个性化需求,并且通过差异化服务、针对性策略吸引客户,形成长期购买行为,提高客户忠诚度,在激烈的市场竞争中立于不败之地.因此客户关系管理已成为企业管理战略转变的关键部分,而客户关系管理的核心问题是对不同类型的客户进行价值分类,通过对用户的精准分层,企业能够对用户价值有更清晰的认知,从而采用不同的定制化营销策略,更好地服务顾客,以最大限度地实现企业的效益.本文依据爬取的某电商平台某商品一段时间内的200条用户交易数据,基于用户关系管理中的RFM模型以及机器学习K-means聚类算法,使用Python数据分析软件首先清洗出用户首次投资时间、最近一次投资时间、投资总金额、投资总次数等属性数据;然后使用Py-thon数据分析软件构造R、F、M三个核心指标为维度进行聚类分析;其次利用K-means聚类算法将用户分为4个类别,根据这4个类别的R、F、M指标,对用户进行标注;最后将用户分为超级用户、高价值用户、一般价值用户、低价值用户4个价值群,并对每一类用户进行特征分析.本文结果对该平台分析用户的不同价值特征,增加客户粘性,从而针对不同用户层设计不同的分层营销策略可提供参考意见.

关键词：K-means算法、RFM模型、聚类分析、用户群体分层

在线出版日期：2020-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：83-85