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摘要
目的:提升电商网店客户细分的准确度。方法:建立基于RFM模型改进的RVMF模型。该模型在引入权重的同时将平均交易间隔、平均消费金额和平均商品浏览量作为重要属性,并应用层次分析法优化对老客户的划分,以及基于平均商品浏览量优化对潜在客户的划分。最后,通过聚类算法实现客户细分。结果:在亚马逊网站提供的数据集上进行实验和验证,结果显示相较于RFM模型,RVMF模型解决了消费者购买频度和购买值度之间的共线性问题,提升了客户细分时高价值客户和潜在客户划分的准确度。结论:RVMF模型能够提升电商网店客户细分的准确度。
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