摘要：近年来，随着电子商务的快速发展，电子商务的数据挖掘及其在精准营销的应用变得越来越重要。通过挖掘和开发大量繁杂的信息数据，在数据之间提取出所需的隐藏信息并应用于营销过程，从而减少成本，增加利润，已经成为业界的热门话题。

本文从一家天猫在线商店运营的角度出发，利用数据挖掘技术处理客户数据，并根据其结果在店铺原有营销模式的基础上提出更为精准的营销策略。通过分析和计算销售数据，探索并预测客户在电子商务中的购买行为，使商家能够准确地定位客户和其偏好，进而有针对性地选择商品、上架推广与销售，最终达到提高销售利润的目的。本文主要运用关联规则、聚类分析等方法对产品的特性进行分类和总结，先通过目标网店的后台数据进行销售数据的采集，根据销售特点对收集的销售数据进行归纳整理，运用SPSS Molder软件，通过关联规则、RFM和聚类分析等数据挖掘技术获取消费者的购物行为模式。同时，基于主流电商企业精准营销方式以及网店的营销现状，分析出网店现有客户的行为特征和偏好，并针对用户的不同特征采用不同的营销、促销和宣传手段。

关键词：电子商务；数据挖掘；精准营销

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 研究背景及意义-1

1.1.1 研究背景-1

1.1.2 研究意义-1

1.2 国内外研究现状-2

1.2.1 国外精准营销研究现状-2

1.2.2 国内精准营销研究现状-2

1.3 研究思路及方法-3

2 相关理论概述-5

2.1 数据挖掘-5

2.1.1 数据挖掘的概念-5

2.1.2 数据挖掘的方法-5

2.2 精准营销-6

2.2.1 精准营销的概念-6

2.2.2 精准营销的特征-6

3 数据挖掘-7

3.1 定义问题-7

3.2 数据准备-7

3.3 数据分析-7

3.3.1 关联规则分析-7

3.3.2 RFM分析-10

3.3.3 聚类分析-15

4 运营策略-23

4.1 基于关联规则结果提出运营策略-23

4.2 基于客户细分结果提出运营策略-23

5 结论-26

致谢-27

参考文献-28