随着智能网络的快速发展,各类行业都相继进入“互联网+”的发展时代,我国网民规模继续保持平稳增长,电商时代到来,网络经济产生巨大的网络数据,大数据时代到来。伴随着电子商务被广泛接受,且线上商家的运营成本要低于线下商家,越来越多的商家选择加入电子商务,考虑到商品品类的多样性,购买的便利性以及习惯性,大多数消费者更喜欢到知名度高的商家进行购物,这将导致同一行业的平台商家之间的竞争日趋激烈。B2C平台商家运营成本居高不下,其中营销成本表现尤为突出,通过提高用户黏性减少顾客流失率,增加用户对商家的忠诚度是降低营销成本的有效方案,商家应该针对不同的购物团体,不同的商品类别,采取差异化销售策略,提高忠诚度,进而提高利润。文章综合游程检验,层次分析,聚类算法等多种方法,根据阿里巴巴平台提供的数据集,提取出多个维度的忠诚度指数,构建忠诚度综合量化模型,判断不同属性消费者忠诚度的异同;根据忠诚度模型对消费者进行分类;同时对不同忠诚度的商品进行划分,针对忠诚度与销量二者的关系利用波士顿矩阵进行评价研究。根据构建的忠诚度量化模型,发现不同属性的消费者存在忠诚度差异,并对消费者与商品类别进行了分类,提出对不同群体的差异化销售策略,有助于网络企业和电子商务网站了解消费者购物的现实情况和未来的发展趋势,及时发现问题,明确目标,有针对性地调整各种策略方法,使用现有的资源,取得最大的利润。