基于改进RFM模型的电子商务客户细分

• 作者: 徐翔斌 涂欢 王佳强 穆明
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 电子商务 数据挖掘 RFM模型 聚类分析 客户细分
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 典型应用
• 页码范围: 1439-1442
• 分类号: TP391
• 字数: 5087字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01439

摘要

对电子商务企业的客户进行准确细分,采取相应的营销策略,是电子商务发展的重要环节.在传统零售行业客户细分的RFM模型上,引入总利润属性,创建RFP模型,使用数据挖掘K-Means算法对某电子商务企业客户进行聚类分析,与RFM模型比较,并分析了模型属性的关联性对聚类结果的影响,得出了模型比较的六个结论和四个营销策略,能为电子商务行业以及其他销售行业提出相关营销策略.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐翔斌	中南大学交通运输工程学院	30	231	7.0	14.0
3	穆明	华东交通大学机电工程学院	5	126	3.0	5.0
6	涂欢	华东交通大学机电工程学院	3	117	3.0	3.0
7	王佳强	华东交通大学机电工程学院	3	105	2.0	3.0