大数据背景下电子商务App创新模式的推广研究

随着App在各个领域的大力推广,越来越多的创业者、企业或者事业单位不断的开发App,同时,为了使App的使用率提高,各大商家或者创业者想尽了居多办法。本文在分析比较成熟的淘宝App的数据背景下,利用AARRR漏斗模型和一种改进的RFM模型RFMA模型,来给新型的App开发者提供一定的推广参考意见。模拟数据表明,在该分析下的App推广能够比较好地提高App的使用率。

基于聚类分析的H公司微信精准营销研究

随着大数据的兴起和互联网思维理念的应用,微信营销作为一种新兴的营销方式已占据越来越大的市场份额,以客户为中心的经营理念已成为共识。商家在进行微信推广时多采用"一对多"的方式,虽能高效管理,但很难对客户进行"一对一"的个性化服务,客户流失率很高。所以有必要对客户进行细分,旨在对每种类型的客户实行精准营销,提高顾客忠诚度。本文以某互联网企业微信营销平台的数据为研究对象,建立RFMA客户分析模型,利用K-means聚类算法对数据进行分类,目的是进行客户细分,帮助企业进行差异化管理,减少客户维系成本,以期引导公司营销环节的优化和升级。本文通过对聚类结果进行分析,将H公司现有的客户分为发展型、维持型、潜力型和核心型四种类型,并分别制定精准的营销策略。