【摘 要】
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;电子商务蓬勃发展的同时,市场竞争也日趋激烈。为提高电子商务企业的核心竞争力,需要对企业顾客进行精准细分,进而采取个性化的营销策略,提升顾客满意度与忠诚度。文章建立R
【机 构】
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中国科学技术大学,安徽工业职业技术学院
【基金项目】
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安徽高校人文社科研究重点项目“中小城市电子商务人才需求研究一以铜陵市为例”(SK2017A0925),“'一带一路’背景下中资矿业开发与南美文化的冲突与整合一以厄瓜多尔ESCA公司为例”(SK2018A0973),安徽省高校优秀人才支持计划项目(gxyq2020276)
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;电子商务蓬勃发展的同时,市场竞争也日趋激烈。为提高电子商务企业的核心竞争力,需要对企业顾客进行精准细分,进而采取个性化的营销策略,提升顾客满意度与忠诚度。文章建立RFM模型,分别使用RFM分析、K-means、K-means++三种方法对顾客最后购买日期与当前日期的间隔、顾客在某时段内的购买次数、顾客在某时段内的消费总金额3个顾客行为指标进行分类,并对三种方法进行了评估。通过对比发现,K-means++算法的指标分类结果最为合理。最后将K-means++聚类结果进行视化,使企业人员可以准确直观地对顾客价
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