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文档简介

电商客户分群CONTENTS客户数据收集与整理客户分群模型建立客户群体营销策略制定01客户数据收集与整理客户数据收集与整理数据清洗：

清除无效数据和异常值。数据分析：

利用数据分析工具对客户进行分析。数据清洗客户基本信息:

包括姓名、性别、年龄等基本信息。购买历史记录:

记录客户的购买频率、金额等关键信息。在线行为数据:

收集客户在电商平台上的浏览、点击等行为数据。社交媒体活动:

分析客户在社交媒体上的互动情况。数据分析客户价值评估:

通过RFM模型评估客户的价值。行为分析:

分析客户的购买偏好、活跃时间等行为。群体识别:

将客户根据行为特点分成不同的群体。市场细分:

将客户按照地域、兴趣爱好等分组。潜在客户识别:

识别可能成为潜在客户的对象。02客户分群模型建立客户分群模型建立模型选择：

选择适合电商客户分群的模型。模型训练：

使用历史数据对模型进行训练。模型选择模型描述适用场景K均值聚类将客户划分为K个群体，每个群体的成员彼此之间相似度高无监督学习RFM模型根据客户的最近购买时间、购买频率和订单金额划分客户评估客户价值决策树基于特征属性进行划分，直观易解释确定客户特征聚类分析将客户划分为不同的群组，每个群组内成员相似度高发现客户群体模型训练数据准备:

将数据集划分为训练集和测试集。模型建立:

建立模型并调整参数以获得最佳效果。模型评估:

评估模型的准确性和稳定性。预测结果:

对新数据进行预测并分群。03客户群体营销策略制定客户群体营销策略制定群体需求分析：

了解不同群体的购买偏好和需求。群体需求分析买家人群:

包括年龄、性别、收入等群体特征。购买偏好:

不同群体的产品偏好和购买习惯。促销策略:

针对不同群体设计不同的促销活动。推荐系统:

个性化推荐系统提高购

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