基于K-Means聚类分析的电商学生客户细分研究  

作　　者：张玉琨[1] 

机构地区：[1]云南财经大学

出　　处：《商场现代化》2022年第8期33-35,共3页

摘　　要：进行精准客户细分,维护客户关系,优化客户管理是电子商务行业大数据应用的一个重要方向。为了了解高校学生在线上平台消费的倾向和偏好,满足高校学生客户的多元化需求,提高客户认可度和核心竞争力,本文以收集的真实高校学生消费数据为基础,通过改进的RFM模型和K-Means聚类分析对数据进行处理和分析。本文以手肘法确定分类类别数K值,以提高电子商务客户细分的准确性,获取更好的分类结果。最终根据客户的细分结果,进行分析解读,为不同客户群制定对应的营销方案和服务建议。

关 键 词：客户细分 K-MEANS聚类 RFM模型 手肘法 

分 类 号：G645.5[文化科学—高等教育学] F724.6[文化科学—教育学] F274[经济管理—产业经济]