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电商行业用户数据挖掘与精准营销解决方案

TOC\o1-2\h\u3463第一章用户数据概述 3

267091.1用户数据类型与来源 3

139261.1.1用户数据类型 3

36961.1.2用户数据来源 3

262521.2用户数据收集方法与原则 4

22381.2.1用户数据收集方法 4

2661.2.2用户数据收集原则 4

82401.3用户数据价值分析 4

318841.3.1提高营销效果 4

10891.3.2优化商品推荐 4

307721.3.3提升用户体验 4

58421.3.4指导供应链管理 4

144691.3.5增强市场竞争能力 5

21495第二章数据预处理与清洗 5

216162.1数据预处理流程 5

74922.1.1数据收集与整合 5

235532.1.2数据归一化 5

113432.1.3数据离散化 5

197772.1.4特征选择与特征提取 5

201072.2数据清洗方法 5

44142.2.1噪声处理 5

237152.2.2缺失值处理 6

190462.2.3重复记录处理 6

127962.3数据质量评估 6

18061第三章用户画像构建 6

197273.1用户画像概念与要素 6

149393.2用户画像构建方法 7

183513.3用户画像应用场景 7

22776第四章用户行为分析 7

37144.1用户行为数据获取 7

128354.2用户行为模式挖掘 8

146414.3用户行为分析应用 8

21031第五章用户需求预测 9

125655.1用户需求预测方法 9

149175.2需求预测模型构建 9

6335.3预测结果评估与优化 10

15749第六章精准营销策略 10

216606.1精准营销概念与原则 10

279256.1.1精准营销概念 10

100136.1.2精准营销原则 10

226866.2精准营销策略制定 10

101076.2.1用户画像构建 10

189966.2.2营销活动策划 11

183746.2.3渠道选择与投放 11

89076.2.4营销内容个性化 11

183646.3精准营销实施与监控 11

254346.3.1实施步骤 11

112346.3.2监控与优化 11

4114第七章用户分群与个性化推荐 11

149427.1用户分群方法 11

180037.1.1行为特征分群 12

50167.1.2消费能力分群 12

254167.1.3地域特征分群 12

278877.1.4兴趣爱好分群 12

185047.2个性化推荐算法 12

261137.2.1协同过滤算法 12

295607.2.2内容推荐算法 12

300457.2.3深度学习算法 12

56967.2.4混合推荐算法 12

39897.3个性化推荐效果评估 13

247137.3.1率 13

10337.3.2转化率 13

120067.3.3用户满意度 13

94437.3.4覆盖率 13

315147.3.5实时性 13

15389第八章营销活动优化 13

106378.1营销活动数据分析 13

75588.2营销活动效果评估 14

255218.3营销活动优化策略 14

26144第九章用户满意度与忠诚度分析 14

282739.1用户满意度评估 14

151889.1.1用户满意度调查 15

94939.1.2用户满意度指标体系 15

124879.1.3用户满意度分析方法 15

174729.2用户忠诚度分析 15

291449.2.1用户忠诚度指标体系 15

199609.2.2用户忠诚度分析方法 15

297109.3提升用户满意度与忠诚度的策略 15

222339.3.1优化商品质量与价格策略 16

250919.3.2提升服务水平 16

199299.3.3个性化推荐 16

108889.3.4优惠活动与会员制度 16

69959.3.5建立良好的物流体系 16

159029.3.6加强品牌建设