RFM模型驱动的电子商务客户营销策略优化与实践

电子商务客户营销策略在现代商业环境中扮演着关键角色，特别是在非耐用消费品领域。本文以"基于RFM模型的电子商务客户营销策略"为核心，由江山和杜振华两位作者合作撰写，他们分别来自北京邮电大学经济管理学院，江山专注于数据挖掘和应用博弈论研究，而杜振华教授则专攻通信经济学和经济学应用。 文章首先强调了RFM模型在评估和理解客户行为中的核心作用，这个模型由三个维度构成：Recency（最近购买时间）、Frequency（购买频率）和Monetary（消费金额）。通过分析2014年4月至7月期间一个电商非耐用消费品店铺的交易记录，研究者们运用统计方法如回归分析和聚类分析，旨在发现客户的消费模式和价值潜力。 在研究过程中，作者详细探讨了如何利用RFM模型来衡量客户价值，这包括识别哪些客户最近活跃、购买频率高以及消费额度大，这些都是制定个性化营销策略的重要依据。他们还展示了如何通过这些分析结果，为客户特征进行深入挖掘，以便为不同类型的客户提供定制化服务，提高客户满意度和忠诚度。 此外，文章进一步讨论了其他可能的营销策略，如通过客户生命周期管理、细分市场策略以及利用大数据和人工智能技术进行预测性营销。这些策略有助于电商企业在竞争激烈的市场环境中实现精准营销，提升市场份额和盈利能力。 这篇首发论文提供了宝贵的实践经验，对于电子商务企业优化客户关系管理，提升客户体验，以及在数字化转型中实现高效营销具有重要的参考价值。它不仅阐述了理论框架，也展示了在实际操作层面如何将RFM模型应用于电子商务场景，具有很高的实用性和理论深度。