如今市场竞争日益激烈,企业面对数量巨大的消费者群体,传统的大众化营销的成本高且没有优势。对用户群体进行细分,针对不同用户群体进行精准的市场营销,能提高企业营销策略的效率,获得更好的营销效果。传统数据分析方法难以处理海量的用户数据,因此,采用数据挖掘技术中的聚类分析算法实现企业用户分群。论文给出了营销原理及数据挖掘技术相关理论说明,研究了聚类分析技术中K-means聚类算法和蚁群聚类算法的基本原理。分析了长虹社区论坛的用户数据,根据用户数据数量大、属性多的特点,提出适用于论坛用户聚类的改进算法Ant-K-means聚类算法。研究了K-means聚类算法对簇数量的选取和初始聚类中心的质量敏感以及蚁群聚类算法搜索时间长的问题解决方法。完成了蚁群聚类算法对数据集中抽取的部分样品数据的聚类,并将蚁群聚类获取的簇数量和簇中心作为输入参数,使用本文改进的基于信息素的K-means算法对全部数据进行快速聚类,获得最终聚类结果。将改进后的聚类算法应用到长虹智能电视的论坛用户分群中,根据用户的行为数据将用户聚类到不同的簇,对各簇的用户进行了分析与可视化。将改进算法应用到长虹论坛的用户分群中,实验结果显示分群效果良好,群体内用户特征相似性较高,验证了改进算法的正确性和有效性,为长虹智能电视的产品营销与用户服务提供了决策依据。