本文在归纳总结国内外相关研究的基础之上,选择淘宝网化妆品NL店铺为研究样本,应用数据挖掘技术,对淘宝店铺的客户以及商品销售进行分析.分析环节包括两部分,第一部分:基于k-means算法对NL店铺的客户进行细分,选择客户网购历史、是否收藏本店、一年内的购买次数、每次消费平均金额和最近一次消费的商品评价作为指标,将客户分为高级VIP、普通VIP和普通客户.第二部分:基于贝叶斯分类器预测NL店铺消费者对新产品A的购买倾向,以客户所属级别、购买过NL店深层次护肤系列产品B和C的种类数量、是否有NL店铺折扣优惠作为特征属性进行划分建立分类器,通过对232名客户进行预测,模型预测精度为66.4％.根据数据挖掘结果可以得出数据背后潜在的信息,通过这些信息有针对性的对每个类别的客户制定营销方案.
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