RFMT模型结合灰色关联度与K-Means++的电商客户价值精细分类

"基于灰色关联度和K-Means++的电子商务客户价值分类" 这篇文章探讨了如何通过改进的传统RFM模型和聚类算法来更精确地评估和分类电子商务客户的价值。研究者构建了一个RFMT模型，加入了客户活跃时间这一维度，并利用灰色关联度来确定各指标的权重，以考虑指标间的相互关系。接着，他们应用K-Means++的改进版本以及肘部法则来优化聚类过程，旨在实现更细粒度的客户细分。 RFM模型是客户价值分析的经典工具，它基于三个关键指标：最近一次购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）和交易金额（Monetary）。在这个研究中，研究人员扩展了RFM模型，加入了Time维度，形成RFMT模型，这个新维度反映了客户的活跃程度。通过灰色关联度分析，可以更客观地确定每个指标对于客户价值的贡献，解决了传统AHP方法可能存在的主观性问题。 K-Means是一种广泛应用的无监督学习算法，用于将数据集分割成不同的群组或簇。然而，原始K-Means算法在初始化阶段可能出现聚类中心选取不佳的情况，这可能导致聚类结果的质量下降。K-Means++是对K-Means的改进，通过更合理的初始中心选择策略，提高了聚类效果的稳定性。而肘部法则则用于确定最佳的簇数，它可以帮助找到增加簇的数量时，聚类误差平方和的减少速率发生显著变化的点，从而避免过度细分或细分不足。 文章中，这些方法的结合使得电子商务企业能够识别出高价值、中价值和低价值客户，以及需要特别关注的流失客户和新客户群体。这样的精细化分类有助于企业制定更具针对性的市场营销策略，提升客户保留率和满意度，从而提高整体业务绩效。 关键词：客户价值分析、RFMT模型、灰色关联度分析、K-Means++聚类算法、肘部法则。这篇文章发表在《计算机系统应用》期刊2020年第29卷第9期，提供了深入理解和应用这些技术的详细步骤和实证研究结果。