基于时间序列交易数据的服装电商客户分类研究

摘要

客户分类是企业进行客户关系管理的前提。文章在充分利用时间序列交易数据的基础上,结合电子商务环境下客户价值研究,建立了时间序列数据与静态数据相结合的多指标分类模型,并提出对时间序列数据进行特征提取处理,应用ReliefF算法对指标选择,最终得服装电商客户多指标加权分类模型。通过某著名服装电商的交易数据的分析,得出了有效客户分类,表明了本方法具有较强的客户分类和客户消费特征的解释能力。