基于灰色关联分析与K-Means++的电商客户价值划分

简介：
本研究结合灰色关联分析和改进的K-Means++算法，旨在有效细分电商平台客户的潜在价值，优化市场营销策略。 现有的模型通常采用RFM（Recency, Frequency, Monetary）模型与K-means算法对客户价值进行分类，并且在确定指标权重时大多使用AHP法，但这些方法往往忽略了RFM各指标之间的相互联系。 本段落提出一种新的RFMT（Recency, Frequency, Mean Transaction Value, Time Active）模型来衡量和评估客户的购买行为。该模型不仅包括了平均购买时间间隔、客户一定时期内的购物频率以及平均每笔订单的交易金额，还加入了活跃时间段这一维度以更全面地反映客户价值。 在确定各指标权重时，则采用了灰色关联度分析方法，这种方法能够更好地体现不同因素之间的相互影响和联系。最后，在聚类分析阶段，为了克服传统K-means算法的一些局限性（如初始中心的选择对结果的影响），本段落引入了改进的K-means++算法，并结合肘部法则来优化RFMT模型中的客户群体划分。 通过这种综合性的方法论框架，新的模型能够更细致地细分客户群。一方面可以帮助电子商务企业识别出需要特别关注的重点客群——比如已流失顾客和新加入市场的潜在用户；另一方面也能够将所有客户的价值按高低顺序进行排序，并针对不同的消费群体提出相应的营销策略建议。