在互联网经济逐步发展的背景下,移动互联网的线上红利已逐步退潮,企业新入口的机遇在于将战略关注重点转化为对线下流量需求的深度挖掘和系统地提取利用。数字化驱动和智能化运营逐渐在实体消费经济中体现,线下消费的大数据价值也日趋凸显。大数据和机器学习在线下消费市场的结合与应用的实践中,将不断提升市场营销策略制定的科学性。利用机器学习能够对用户的消费行为进行统计、分析,并根据用户的消费行为进行客户分类,从而实现营销内容的个性化推送。机器学习模型的训练需要大量数据,在经济利益的驱使下,消费者个人信息以及消费记录被非法收集、存储、使用甚至贩卖,不仅侵犯了个人隐私,也给消费者带来人身、财产损失的危险。出于对消费者信息安全的考虑,如何安全地收集并使用这些数据是一个亟待解决的问题。另外如何在满足数据隐私、安全和监管要求的前提下,提出适用于消费数据应用场景的隐私保护模型,让模型能够根据大量的消费数据更科学地制定精准营销策略,是当前争夺线下市场的关键。针对上述问题,本文从以下几个方面进行研究:（1）分析有关机器学习隐私保护的国内外研究现状,对典型的机器学习隐私保护技术进行研究,将向量同态加密技术（Vector Homomorphic Encryption）引入数据共享中,保证机器学习过程中的数据隐私安全。（2）分析当前消费数据共享中存在的问题,在保证数据安全的同时,将K-means算法引入到客户细分中,为实现精准营销奠定基础。并从实际应用角度出发,设计基于消费数据和同态加密算法的精准营销方案。（3）针对原始同态加密算法存在的局限性,将同态加密处理数据的范围扩展到有理数;针对K-means算法无法在大整数类的密文域上进行聚类的问题对算法进行改进重写,并针对聚类后客户类别难以定位的问题,通过更改初始中心点的生成方式,改进K-means算法来区分客户所属类别。使算法更适用于本文所设计的方案。（4）根据精准营销方案的设计实现一个基于同态加密消费数据分析系统,对系统功能、模块和数据库等进行详细设计,使得本文提出的方案在系统中得以实现。并对系统主要功能进行测试,确保系统实现基于消费数据和同态加密算法的精准营销的设计目标。