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5-4項目2—電商客戶分類模塊?物以類聚：發現新簇群目錄CONTENTS提出問題01預備知識03解決方案02任務1—選擇最佳的客戶群分數目k04任務3—為3類客戶提出營銷建議06任務2—計算3類客戶的RFM平均值05一.提出問題問題描述隨著電商市場的快速發展，眾多的企業將營銷重點從產品轉向客戶，維持良好的客戶關系逐漸成為企業發展的核心。充分了解客戶群體，知道哪些客戶是重要保持客戶、哪些客戶是重要發展客戶、哪些客戶是一般挽留客戶等，事實現企業利潤最大化的重要保證。哪如何精準區分電商系統中客戶的群體類別，并根據客戶群分結果采取不同的營銷措施呢二.解決方案2.解決方案（1）先驗知識消費間隔消費頻率消費總額客戶群分營銷策略二.解決方案2.解決方案（2）具體方案三.預備知識1.RFM模型介紹利用消費間隔R、消費頻率F和消費總額M這3個指標，采用k均值算法對客戶進行聚類。三.預備知識2.k均值模型主要屬性【引例5-2】對比聚類后4種企鵝的質心數據。（1）導入相關三方庫三.預備知識2.k均值模型主要屬性（2）數據處理及獲取聚類后的質心三.預備知識2.k均值模型主要屬性（3）繪制4類企鵝在6個維度上的雷達圖四.任務1——選擇最佳的客戶群分數目k1.清洗掉無關的數據kfm_datas數據四.任務1——選擇最佳的客戶群分數目k2.對數據進行標準化處理X部分值：四.任務1——選擇最佳的客戶群分數目k3.求不同k值下客戶群分的聚類性能指標CH分數輪廓系數慣性值四.任務1——選擇最佳的客戶群分數目k4.繪制3個內部聚類性能指標的變化圖四.任務1——選擇最佳的客戶群分數目k4.繪制3個內部聚類性能指標的變化圖運行結果五.任務2——計算3類客戶的RFM平均值1.重新聚類最后得到聚類后的各樣本標簽五.任務2——計算3類客戶的RFM平均值2.求質心數據各客戶類型統計數據五.任務3——為3類客戶提出營銷建議1.繪制客戶群體的R、F、M指標折線圖五.任務3——為3類客戶提出營銷建議1.繪制客戶群體的R、F、M指標折線圖運行結果五.任務3——為3類客戶提出營銷建議2.提供營銷建議五.任務3——為3類客戶提出營銷建議2.提供營銷建議對

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