基于K-means算法的跨国零售商客户细分研究

分类： 工商管理学 >> 企业管理 提交时间： 2024-09-23 合作期刊: 《中国商论》

崔雯 李剑锋

摘要：随着经济全球化及大数据技术的蓬勃发展，跨国零售商之间的竞争日益激烈，根据客户特征进行客户细分，协助客户进行个性化的服务体验，有利于跨国零售商实现精准营销和高效的客户关系管理。为了提高客户细分的精度，本文提出一种基于RFM模型的K-means聚类算法，使用簇内误方差(SSE)和轮廓系数(Silhouette Coefficient)计算聚类个数，优化K值选取。本文选取一家跨国零售商的数据进行实证检验，对细分后的结果进行特征分析，将客户划分为核心型客户、维护型客户和风险型客户三种类别，并为不同客户群体提供差异化营销策略，仅供参考。

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