【摘 要】
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当今社会,人类已经步入了信息时代,数据即价值,尤其是在电子商务领域,高质量数据的分析运用能够给企业营销强有力的支持。C2M是一种新兴的电子商务模式,它是Customer-to-Manufacturer（用户直连制造）的缩写,能够缩短供应链,使生产端直接触达消费者。在某电商平台的C2M模式下,可以实现新品由消费者到厂商的反向定制。在新品完成研发后有一环节,通过试验方式在同一时间推送新品的购物页面,获
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当今社会,人类已经步入了信息时代,数据即价值,尤其是在电子商务领域,高质量数据的分析运用能够给企业营销强有力的支持。C2M是一种新兴的电子商务模式,它是Customer-to-Manufacturer（用户直连制造）的缩写,能够缩短供应链,使生产端直接触达消费者。在某电商平台的C2M模式下,可以实现新品由消费者到厂商的反向定制。在新品完成研发后有一环节,通过试验方式在同一时间推送新品的购物页面,获取用户的购买意愿,可以得到高质量的调研数据,本文将这一环节简称为C2M新品调研。本文以C2M新品调研数据作为基础,根据用户在新品购物页面的行为,将其分为购买用户（目标用户）及未购买用户,结合用户的基本属性、平台属性、消费行为数据,对不同特征用户的购买意愿作出预测,使用差异化的营销策略,让制造者能够更精准的对话消费者;分析新品的目标用户特征,进一步锁定目标用户群体,更清晰的了解产品在真正上市后的用户市场,在新型供应链下实现生产端与消费者的联通,为平台与制造商创造更多的营收。本文工作概扩如下:（1）介绍C2M新品调研是如何设计试验,以得到用户的真实反馈,并对比其他用户反馈数据的获取方式,分析其数据优势;（2）基于C2M某新品调研数据,对不同特征的用户是否会购买此新品作出预测。因为数据为不平衡数据集,本文将八种不同采样方法分别与Logistic Regression模型、XGBoost模型、CatBoost模型进行组合,实证分析表明,基于F1值和ROC曲线,最优模型分别为NCR+CB模型、RENN+XGB模型;（3）对新品的目标用户进行特征分析,根据购买预测模型输出的重要特征进行K-modes聚类,将目标用户细分为四类群体,结论可用于精准营销;（4）针对C2M新品调研数据的特点,总结整体分析流程。通过本文研究,探索出了一套完整的分析流程,希望可以给其他C2M新品的精准营销提供借鉴意义。
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