基于网络交易行为的客户分群研究与实现

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企业进行差异化、精准化营销的关键是进行有效的客户分群。客户分群理论已有一定历史,企业如何选择细分指标对客户进行细分一直是最关键的问题。本文通过提取一定时间内平台积累的交易数据,利用成熟的RFM指标理论,构建“以客户为中心”的数据宽表体系,在SASEM环境中,使用K-Means聚类算法,成功地将实验数据中涉及到的客户分为十个群,为进一步研究各个客户群体的特点奠定了基础,并在结语中总结了模型的意义与不足。
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