基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)消費者價值研究.pdf

1、隨著網(wǎng)購人數(shù)的不斷增多，電子商務(wù)企業(yè)的數(shù)量在不斷增加，企業(yè)之間競爭也越來越激烈，而保留和吸引有價值的消費者是企業(yè)提升競爭力的關(guān)鍵。當前消費者價值研究大部分是基于客戶的視角，很少站在企業(yè)的視角去研究;并且大部分研究在對客戶進行分類時只考慮到消費者價值因素，沒有考慮到消費者行為因素，研究角度單一。因此，通過對比分析國內(nèi)外有關(guān)消費者價值的研究內(nèi)容及方法，結(jié)合文獻，提出了基于RFCP模型的網(wǎng)絡(luò)消費者價值評價指標選定，同時結(jié)合聚類和決策樹算法建立

2、了網(wǎng)絡(luò)消費者價值綜合分析模型，并進行了實證分析。具體研究內(nèi)容如下:
　　首先，數(shù)據(jù)的準備與指標的確定。選擇消費者自身特征數(shù)據(jù)，如:產(chǎn)品信息及消費者與企業(yè)間的交易行為等相關(guān)數(shù)據(jù)。選擇消費者最近一次購買時間到實驗日期的時間間隔、購買頻次、購買產(chǎn)品的成本、購買產(chǎn)品給企業(yè)帶來的利潤4個指標作為新消費者價值計算模型指標。產(chǎn)品種類、訂單來源等指標用于消費者價值分類及預(yù)測。
　　其次，在傳統(tǒng)RFM模型的基礎(chǔ)上提出了改進的RFCP模型。采用

3、聚類分析法將網(wǎng)絡(luò)消費者劃分成三組，實現(xiàn)組內(nèi)消費者價值相似度最大化，組間消費者價值相似度最小化;再結(jié)合DEA（Data Envelopment Analysis數(shù)據(jù)包絡(luò)分析）交叉效率評價法來計算每組網(wǎng)絡(luò)消費者價值，可以對三組不同價值的網(wǎng)絡(luò)消費者進行排序;之后采用決策樹算法對不同價值的網(wǎng)絡(luò)消費者進行分類及預(yù)測。
　　再次，選取京東商城的在線銷售數(shù)據(jù)，對消費者價值模型進行實證分析，為企業(yè)分類不同價值消費者，并且對新增的消費者進行分類預(yù)測