基于聚類分析的電子商務(wù)企業(yè)客戶細(xì)分研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)思潮的興起，各種互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在中國(guó)大地上蓬勃發(fā)展，其中互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展尤其引人注目，而它們之間的競(jìng)爭(zhēng)也尤其激烈。客戶需求多樣化等原因也促使電子商務(wù)企業(yè)把更多的精力放在更好地服務(wù)客戶上面，他們?cè)诟?jìng)爭(zhēng)中逐漸意識(shí)到客戶才是一個(gè)企業(yè)最核心的資源，只有滿足客戶需求的企業(yè)才能更好的發(fā)展。但是企業(yè)的資源是有限的不可能同時(shí)服務(wù)于所有客戶，所以為了保障企業(yè)利益的最大化，企業(yè)必須有效的將客戶分類，把資源更多地投放到對(duì)企業(yè)

2、更有利的客戶身上去。然后根據(jù)不同的客戶屬性，制定不同的營(yíng)銷方案和銷售策略服務(wù)不同類型的客戶，這樣才能最大化企業(yè)利益，為企業(yè)創(chuàng)造更大價(jià)值。
　　本文在借鑒和參考國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)客戶細(xì)分和聚類分析研究成果的基礎(chǔ)上，針對(duì)某互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)公司的實(shí)際情況，選取了該公司客戶的消費(fèi)數(shù)據(jù)，運(yùn)用K-means聚類算法， Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類算法與兩步聚類算法以及改進(jìn)的K-means聚類算法等四種聚類方法分別對(duì)該公司客戶進(jìn)行了聚類分析。結(jié)合公司實(shí)際