基于K-means方法的客户群体识别和营销策略研究文献综述

 2022-07-14 08:07

文献综述

论文题目:基于K-means方法的客户群体识别和营销策略研究

摘要:

随着时代的发展,企业管理的理念也从以产品为中心逐步转化为以客户为中心,尽量满足客户的需求。由于经济的快速发展,行业竞争也日益严重,大多数企业已经意识到客户才是重要本以及利润的根本来源,忠诚的客户更是企业最有价值的资本之一。由此可见,客户群体识别及客户细分在电子商务企业管理中是不可或缺的。随着聚类分析技术的发展,聚类技术能够辅助管理者对客户的信息数据进行有效地分析,通过聚类技术的帮助对客户进行概括,有效区分客户群体,并对其做出有价值的决策以及正确的营销策略。本文利用聚类分析技术对电商客户数据进行有效分析,识别客户群体做出针对性的营销方案。

本文采用K-means聚类方法,通过分析电子商务的客户群体细分及营销策略的优缺点,根据已有数据,一定范围内的人群进行了客户细分。在使用SPSS对客户细分的过程中,确定在一定K值时聚类效果最好,并对其进行精准营销策略。

关键词: K-means;电子商务;客户群体识别;营销策略

国内研究现状

在客户细分及聚类分析算法研究方面,国内的许多学者在各自领域都有自己的建树,研究的内容主要是客户细分和聚类算法等角度。

客户细分国内研究现状

基于客户细分方法:

季越江、吕佳(2009)认为客户细分的主要内容应该分为消费者的价值、客户特点以及人口特征三个角度。

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