内容摘要：随着网络信息技术的高速发展，传统线下活动中的时间与空间限制逐渐被打破，各种线上活动发展迅猛。在这其中，影响范围最广泛的线上活动之一便是线上交易。大量企业涌入电商行业，企业要想在激烈的斗争中获得更多的市场份额，赢得客户的心是关键，因此进行专业的客户关系管理是必要的。论文实验将以阿里某电商的真实运营数据为例，分析该电商的基本运营情况，包括用户数、复购率与平均消费金额，并进行不同时段的流量分析。同时也将对客户的行为与价值进行分析，将使用AARRR漏斗模型分析用户各行为类型转化率，并使用RFM模型与K均值聚类进行结合，分析不同类型客户价值，旨在让商家更加了解自己的客户，并据此做出科学的运营决策。

关键词：流量分析；AARRR模型；K均值聚类；RFM模型

目录

内容摘要

Abstract

1.绪论-1

1.1 研究背景-1

1.2 研究目的和意义-1

1.3 国内外研究综述-2

1.4 论文研究框架-3

2.数据的解读与数据清洗-4

2.1 数据的解读与研究思路-4

2.1.1 数据的解读-4

2.1.2基本研究思路-4

2.2 数据清洗实验过程-4

2.2.1 缺失值与重复值处理-4

2.2.2 一致化处理-5

3.店铺经营现状分析-6

3.1 基本分析-6

3.1.1 用户数-6

3.1.2 平均消费金额-6

3.1.3 复购率-7

3.2不同时段的流量分析-7

3.2.1 每日流量变化-8

3.2.2 每小时流量变化-9

3.3 实验总结与评价-9

4.基于AARRR漏斗模型用户转化分析-11

4.1模型理论介绍-11

4.2 AARRR漏斗模型的建立过程-11

4.2.1 各行为类型的流量分析-11

4.2.2 转化率的计算-13

4.3 实验总结与评价-14

5.基于RFM模型的客户价值分析-15

5.1 RFM模型理论介绍-15

5.2 经典RFM模型的建立与分析-16

5.3 K-means聚类算法理论介绍-17

5.4 基于K-means聚类的RFM模型的建立-18

5.4.1最优K值的寻找-18

5.4.2聚类结果分析-19

5.5 两种模型的结果对比-20

6.店铺运营的建议-21

7.总结和展望-22

参 考 文 献-23

附 录-24

致 谢