移动电商下服装消费者细分：机器学习与数据挖掘的应用

"该文档是关于人工智能和机器学习在移动电子商务环境下应用于服装消费者细分的研究。通过对服装企业电商现状的分析，构建了一种基于RFM和AHP的SPC消费者细分模型，并通过IBM SPSS Modeler的数据挖掘工具进行实证研究，最终对消费者进行了分类和管理策略建议。" 在当今快速发展的移动互联网时代，移动电子商务已经成为服装企业竞争的关键领域。为了更好地理解和满足消费者需求，本研究着重探讨了如何利用人工智能和机器学习技术进行消费者细分。首先，通过对选定案例企业电商发展的现状进行深入调查，识别出企业在电商领域的优势和挑战，为后续分析提供基础。 接着，研究建立了移动电子商务环境下服装消费者的细分模型。这个模型借鉴了经典的RFM模型，考虑了消费者最近购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）和消费金额（Monetary），并结合AHP（层次分析法）确定各指标权重，创建了一个新的SPC模型，其中包括消费指标（S）、利润指标（P）和用户指标（C）。通过对相关领域专家进行问卷调查，确立了这个带权重的细分模型，并将消费者划分为8个类别，对每个类别的特性进行了详细描述。 然后，该研究选取J品牌作为实证研究对象，运用数据预处理方法（如数据抽取、清洗和转换）对原始消费数据进行处理，使之适应于数据挖掘。采用K-means聚类算法，借助IBM SPSS Modeler工具，成功地将J品牌的电商消费者分为5类，每类消费者展现出不同的消费行为和价值特征。根据这些特征，研究为案例企业提出了针对性的客户管理策略。 最后，通过设计和实施消费者网络购物行为的问卷调查，进一步理解消费者在网络购物中的行为差异。这部分研究不仅强化了消费者分类的准确性，也为企业的市场营销和客户服务提供了更全面的视角。 这份研究揭示了人工智能和机器学习在服装消费者细分中的潜力，为企业提供了精细化管理和市场定位的工具，有助于提高客户满意度，增强企业在移动电子商务环境中的竞争力。