伴随着电子信息技术的飞速发展,大数据、云计算、人工智能等新兴技术已经渗入当代企业的运作之中。自上世纪90年代互联网进入我国以来,电子商务企业如雨后春笋般层出不穷,越来越多的传统企业也开展了电子商务业务,以往略显趋同的市场环境渐渐被众多需求各异的消费群体所主导。电子商务时代企业的竞争是一种以客户为焦点的竞争形态,如何争取客户、建立和保持良好的客户关系、分析客户需求信息等是企业制定营销策略的重点,客户偏好的差异性和个性化信息等成为影响现代企业营销的重要因素。在我国电子商务平台高速发展的背景下,为了更好地了解和把握客户偏好对当代企业营销的影响,本文基于系统聚类算法理论,应用改进的基于近邻传播算法的AP+K-means算法,建立出客户偏好信息分析模型,针对蘑菇街电商平台进行数据采集、分析,进行了蘑菇街电商平台客户偏好的实例研究,旨在补充现有研究中系统聚类算法在电子商务平台客户偏好信息应用领域的研究并为企业提出若干发展建议,帮助企业预测客户消费行为,进行有效的客户信息分类,为企业制定下一步的营销策略提供信息支持,制定更为完善的营销方案,最终达到提高企业效益的结果。