在线零售CRM：客户聚类分析与应用策略

本文以"在线零售业CRM系统中的应用研究"为核心，深入探讨了电子商务背景下在线零售企业的客户关系管理(CRM)策略。作者首先明确了电子商务的定义、特点，如其低成本、便捷性和全球化特性，特别是B2C模式下的在线零售业发展迅猛，由于进入门槛低和信息技术的推动，竞争日益激烈。 文章强调了CRM在在线零售业中的重要性，将客户视为企业的核心资源，通过以客户为中心的管理理念和技术来提升竞争力。在CRM实践中，由于在线零售的互动主要发生在网络上，企业能获取大量客户数据，包括交易记录和用户行为数据，这些数据的增长速度远超传统零售业。 聚类分析作为一种关键的数据挖掘技术，被应用于CRM中，它有助于理解客户行为模式、识别购买群体，从而帮助企业深入了解客户的需求和行为特征。作者详细地探讨了如何运用聚类分析对在线零售企业的客户进行细分，以及如何在不同实施阶段进行有针对性的任务设置和数据分析。 在研究中，作者系统地分析了电子商务的商业模式，包括其信息应用环境和系统架构。同时，针对CRM在在线零售中的实施路径，作者提出了从客户分类、客户资源发展、购买过程分析到数据挖掘的具体步骤，确保每个阶段都有明确的目标和策略。 值得注意的是，作者在研究中并未局限于传统的数据挖掘方法，而是强调了实用性与有效性，注重在实际操作中发掘数据的价值，以驱动企业的决策和优化客户体验。这篇硕士论文不仅提供了理论框架，也为在线零售企业如何有效利用CRM系统进行客户管理提供了实操指导，具有很高的参考价值。