随着互联网各个方向的市场逐渐饱和,用户成为了各家企业争相抢夺的资源,用户增长的重要性越来越强。以电商企业为例,各大平台通常会花费一定的成本,推出多种多样的优惠政策来吸引用户进入平台消费,以此带来用户数量的增长,最终达成营收增长的目标。在付出了巨大成本的前提下,企业会达成短时的用户规模增长效果。但是优惠政策结束之后,企业的新用户往往又会再次流失。新用户的留存问题使得企业无法如愿达成营收增长目标。如何将新增的用户留在平台持续消费,使之由新用户转变为忠实用户,这是当前很多企业容易忽略的一个问题。本文以此为背景,针对互联网电商企业的新增用户留存问题进行研究并设计实现了电商精准运营系统。具体研究内容如下:(1)本文使用某著名互联网电商平台的半年用户消费数据作为基础数据集,从全局和特定用户两个角度对数据进行了图表分析,并对缺失值进行了预处理;(2)本文通过对原始数据集的深度挖掘,从用户、商家、用户——商家关联三个角度进行特征工程,将原本的10个特征扩充至110个特征。为防止模型过拟合现象发生,本文使用随机森林算法(Random Forest,RF)对特征重要性进行评估和筛选;(3)本文使用极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)和轻量级梯度提升(Light Gradient Boosting Machine,LightGBM)两种经典分类模型作为基础分类器进行了用户复购行为预测模型的搭建,并使用投票法将两种基分类器的预测结果进行融合。经过实验,融合后的结果受试者工作特征曲线的面积(Area Under Curve,AUC)值为0.703011,相较于单一分类器的预测效果有明显提升;(4)本文基于用户复购行为预测模型,使用Django框架设计并实现了一套针对电商领域的精准运营系统。系统主要功能为根据用户未来复购行为的概率进行用户群体划分、提供精准运营工具和系统权限管理等。本文旨在通过挖掘互联网电商领域新增用户的潜在复购用户来解决营收增长问题,通过对用户历史消费行为数据的挖掘预测用户在未来进行再次消费的概率,以帮助企业在新增用户中发现高潜力用户并进行精准化运营。在当今国内外研究领域中,针对新增用户的挖掘问题研究成果较少。本文的研究提供了一种解决方案,可助力企业在激烈的市场竞争中低成本高效率地实现用户增长。