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基于RFM的电商数据客户价值细分实例研究

Case Study on Customer Value Segmentation of E-commerce Data Based on RFM

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为了分析某遥控模型电商公司的客户给企业带来的收益,对现有的已注册客户进行客户价值细分,利用RFM模型结合K-means聚类算法对该公司2018年期间的28162条订单交易数据进行聚类,并对其评价、分析和研究.实验表明,基于RFM模型并结合K-means聚类算法能对客户进行有效的细分,因此可以通过适当的营销手段刺激消费,为企业带来更多的收益.

许雪晶、林辰玮

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莆田学院信息工程学院,福建 莆田351100

湄洲湾职业技术学院,福建 莆田351119

RFM模型 K-means聚类 客户价值分析 客户细分

莆田学院科研项目莆田市科技局基金

20180232018GP2006

2021

长春师范大学学报(自然科学版)
长春师范学院

长春师范大学学报(自然科学版)

影响因子：0.279
ISSN：1008-178X
年,卷(期)：2021.40(2)
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