基于网络交易行为的客户分群研究与实现

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。