基于改进的客户细分模型和聚类算法的电商行业客户价值研究开题报告

 2022-01-31 21:11:14

1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

目前，随着网上购物客户群体逐渐壮大，社会各领域对开展网上交易已越来越重视，然而随着电商企业行业内的优胜劣汰趋势日益明显，竞争日益激烈，电商企业势必需要回归商业的本质，通过精细化的运营更好地生存。从经济学角度来看，无论是企业的人力、财力还是物力，都是极为有限的，如何对如此庞大的客户群体进行有效管理已经成为越来越多的企业不可回避的问题。一方面，电子商务在使客户获取商品信息更加方便，另一方面同时也使得客户的搜寻成本大大降低，客户更易转向其他平台购买，如何获取客户及高效留存客户，成为人们关注的重要问题。而想要成功转化客户，必须先对消费者的价值进行分类和研究，才能全面认识消费者特点，因地制宜制定营销策略。

在此过程中，网络消费者数据的易获得性是电商企业识别消费者价值，因此，明晰网络消费者价值衡量指标、对客户价值进行准确的分析和定位，以及挖掘核心消费者和重点消费者群体的特征，从而精准营销，是电商运营的重要课题。

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2. 研究的基本内容和问题

研究的内容：

基于改进的客户细分模型对网络消费者价值衡量指标及聚类方法进行研究。首先通过文献研究论证了客户细分模型的改进方向和改进rfm模型实现的可能性，以及改进rfm模型中的关键指标在识别网络消费者价值方面的代表性和适用性；接着论证了多种聚类分析的适用性；随后按照网络消费者价值识别模型的设计思路，构建网络消费者价值识别模型，最后通过淘宝实际数据这一案例的实证分析，证实了论文中构建的网络消费者价值识别模型及聚类算法的有效性和适用性。

研究的目标：

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3. 研究的方法与方案

研究方法及实验方案：

1. 文献研究法：通过图书馆、互联网、电子资源数据库等途径查阅大量文献，理解客户细分模型相关知识，理清客户价值细分模型的发展现状并学习有关的聚类分析知识，将网络消费者价值的分类、rfm模型、层次分析法和聚类分析方法结合起来， 从企业和消费者互为价值感受主体的视角来诠释网络消费者价值，为设计改进后的基于聚类分析方法的客户细分模型提供思路和参照。

2. 实践研究法：通过设计改进后的客户价值细分模型，选取电商行业真实数据，将客户信息进行数据分析，考察模型在具体电商细分行业的运用。 并在该视角下结合网络市场特点对传统的rfm模型进行改进，然后在改进后的rfms模型的基础上对网络消费者进行价值细分和价值识别是本文的主要创新点。

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4. 研究创新点

1.此次研究选择了某电商平台两万余条消费者行为数据作为研究对象，一方面选取真实数据，能够较好地说明模型在真实细分行业的场景中的运用效果；另一方面样本量较大，能够较好地验证模型，并为做各种分析提供了基础。

2.经典的客户细分模型认为，影响客户价值分类的指标有三项，其中包括M（Monetary），然而在研究没有客户消费金额的客户数据的情况下，我们引进了另一种在研究中被认为在细分行业中有用的指数：L（length），可以表示客户第一次购买到最近一次购买的时间间隔，可以反映客户对品牌的忠诚度；从而改进了经典客户细分模型在具体细分行业的情境下的应用。

5. 研究计划与进展

研究计划：

2020年2月—2020年4月收集资料，阅读文献，形成思路。

2020年4月—2020年5月建立改进的客户细分模型并完成层次分析法、聚类分析法对于某电商消费者数据应用的相关代码编写；

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