基于熵权法改进RFM模型的电商客户价值细分研究

电商客户价值细分研究在电子商务领域具有重要意义。通过准确评价客户价值，企业能够制定更加精准的营销策略，优化资源分配，提高效率和利润。为了实现这一目标，本研究通过基于熵权法改进的RFM模型，对电商客户价值进行细分研究，从而提高电商企业对客户价值评价的科学性和准确性。

RFM模型通过分析客户的最近购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）和购买金额（Monetary）三个维度的数据来评价客户的消费行为和价值。传统的RFM模型通常通过主观赋权法或层次分析法确定RFM三个指标的权重，然而这种方法主观性较强，工作量大。为了解决这一问题，我们引入了熵权法，通过计算信息熵来客观地确定每个指标的权重，以更科学地评价客户价值。熵权法根据指标的变异程度确定权重，客观性高。

研究中还提出采用K均值聚类模型对电商客户进行聚类分析，选择最优聚类数量时使用轮廓系数作为衡量标准。通过这种方法，客户可以被划分到不同的细分市场，从而便于企业实施差异化营销策略。如需进一步了解K均值聚类方法的原理与应用，可参考K均值聚类法和K均值聚类算法PPT等资源。