文献综述
论文题目：基于K-means方法的客户群体识别和营销策略研究
摘要：
随着时代的发展，企业管理的理念也从以产品为中心逐步转化为以客户为中心，尽量满足客户的需求。由于经济的快速发展，行业竞争也日益严重，大多数企业已经意识到客户才是重要本以及利润的根本来源，忠诚的客户更是企业最有价值的资本之一。由此可见，客户群体识别及客户细分在电子商务企业管理中是不可或缺的。随着聚类分析技术的发展，聚类技术能够辅助管理者对客户的信息数据进行有效地分析，通过聚类技术的帮助对客户进行概括，有效区分客户群体，并对其做出有价值的决策以及正确的营销策略。本文利用聚类分析技术对电商客户数据进行有效分析，识别客户群体做出针对性的营销方案。
本文采用K-means聚类方法，通过分析电子商务的客户群体细分及营销策略的优缺点，根据已有数据，一定范围内的人群进行了客户细分。在使用SPSS对客户细分的过程中，确定在一定K值时聚类效果最好，并对其进行精准营销策略。
关键词： K-means；电子商务；客户群体识别；营销策略
国内研究现状
在客户细分及聚类分析算法研究方面，国内的许多学者在各自领域都有自己的建树，研究的内容主要是客户细分和聚类算法等角度。
客户细分国内研究现状
基于客户细分方法：
季越江、吕佳（2009）认为客户细分的主要内容应该分为消费者的价值、客户特点以及人口特征三个角度。
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