典型文献
基于K-Means聚类分析的电商学生客户细分研究
文献摘要：
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.
文献关键词：
客户细分;K-Means聚类;RFM模型;手肘法
中图分类号：
作者姓名：
张玉琨
作者机构：
云南财经大学
文献出处：
引用格式：
[1]张玉琨-.基于K-Means聚类分析的电商学生客户细分研究)[J].商场现代化,2022(08):33-35
A类：
B类：
Means,商学,生客,客户细分,客户关系,客户管理,电子商务行业,大数据应用,了了,高校学生,线上平台,多元化需求,认可度,生消,RFM,手肘法,别数,电子商务客户,分析解读,客户群,营销方案
AB值：
0.388603
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