摘 要
随着电子商务行业的快速发展，市场竞争日益激烈，精准营销成为企业提升用户满意度和商业价值的重要手段。本研究以数据挖掘技术为核心，探讨其在电商精准营销中的应用策略，旨在通过科学方法优化营销效果并提高资源利用率。研究基于大规模电商交易数据，采用多种数据挖掘算法，包括关联规则分析、聚类分析和分类预测模型，深入挖掘用户行为特征及潜在需求模式。通过对用户画像的构建与动态更新，实现了个性化推荐系统的改进，并提出了一种结合时间序列分析的营销时机优化模型。结果表明，该方法能够显著提升用户转化率和复购率，同时降低营销成本。本研究的主要创新点在于将多源异构数据整合到统一框架中进行综合分析，并引入深度学习技术以增强模型的预测能力。此外，研究还开发了一套可扩展的评估体系，用于衡量不同营销策略的实际效果。总体而言，本研究不仅为电商企业提供了理论指导和技术支持，也为数据驱动的精准营销实践开辟了新的路径，具有重要的学术价值和实际应用意义。
关键词：精准营销；数据挖掘；用户行为分析；深度学习；营销时机优化
ABSTRACT
With the rapid development of the e-commerce industry, market competition has become increasingly intense, and precision marketing has emerged as a critical approach for enterprises to enhance user satisfaction and commercial value. This study focuses on data mining technology to explore its application strategies in e-commerce precision marketing, aiming to optimize marketing effectiveness and improve resource utilization through scientific methods. Based on large-scale e-commerce transaction data, this research employs multiple data mining algorithms, including association rule analysis, cluster analysis, and classification prediction models, to deeply mine user behavior characteristics and potential demand patterns. By constructing and dynamically updating user profiles, this study improves personalized recommendation systems and proposes a marketing timing optimization model that integrates time series analysis. The results demonstrate that this method significantly enhances user conversion rates and repurchase rates while reducing marketing costs. A primary innovation of this study lies in integrating multi-source heterogeneous data into a unified fr amework for comprehensive analysis and introducing deep learning techniques to strengthen the predictive capabilities of the models. Additionally, the study develops an extensible evaluation system to measure the practical effects of different marketing strategies. Overall, this research not only provides theoretical guidance and technical support for e-commerce enterprises but also opens new avenues for data-driven precision marketing practices, possessing significant academic value and practical application implications.
Keywords: Precision Marketing; Data Mining; User Behavior Analysis; Deep Learning; Marketing Timing Optimization
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
引言 1
第1章 数据挖掘技术在电商中的应用基础 2
1.1 数据挖掘技术概述 2
1.2 电商数据的特征分析 2
1.3 数据挖掘与电商营销的关系 3
1.4 主要数据挖掘算法介绍 3
1.5 技术应用面临的挑战 4
第2章 用户行为数据分析与精准营销需求 5
2.1 用户行为数据的采集与处理 5
2.2 用户画像构建方法研究 5
2.3 精准营销的核心需求分析 6
2.4 数据驱动的用户分群策略 6
2.5 行为数据的价值挖掘路径 6
第3章 基于数据挖掘的营销策略设计 8
3.1 营销场景的数据挖掘框架 8
3.2 推荐系统的算法优化研究 8
3.3 动态定价策略的设计与实现 9
3.4 个性化内容生成技术探讨 9
3.5 营销效果评估指标体系 10
第4章 数据挖掘在电商精准营销中的实践案例 11
4.1 典型电商平台的应用实例 11
4.2 数据驱动的营销活动策划流程 11
4.3 实践中的关键问题与解决方案 12
4.4 案例分析：用户留存率提升策略 12
4.5 数据挖掘技术的实际成效评估 12
结论 14
参考文献 15
致 谢 16
