5。2  渠道策略 22

5。3  促销策略 23

结论 24

致谢 26

参考文献 27

图 表 目 录

图1。1 研究思路图 2

图2。1 精准营销方案流程图 9

图4。1 SQL语句结构图 12

图4。2 “境外旅游保险”数据聚类结果 14

图4。3 “境外旅游保险”数据聚类效果 15

图4。4 “国内旅游保险”数据聚类结果 16

图4。5 “国内旅游保险”数据聚类效果 16

图4。6 “家财险”数据聚类结果 17

图4。7 “家财险”数据聚类效果 17

图4。8 “交通意外保险”数据聚类结果 18

图4。9  “交通意外保险”数据聚类效果 19

图4。10 “综合意外保险”数据聚类结果 19

图4。11 “综合意外保险”数据聚类效果 20

图4。12  “健康保险”数据聚类结果 20

图4。13  “健康保险”数据聚类效果 21

1  绪论

1。1  研究背景

随着信息技术的飞速发展与百姓互联网意识的日益提升，互联网正成为影响我们生活的关键行业。2016年1月22日，中国互联网信息中心发布了第37次《中国互联网络发展状况统计报告》[1]，根据报告显示，截至2015年12月，中国网民规模达6。88亿，互联网普及率达到50。3%，半数中国人已接入互联网，其中，2015年新增网民3951万人，增长率为6。1%。同时，移动互联网塑造了全新的社会生活形态，网民的上网设备正在向手机端集中，手机成为拉动网民规模增长的主要因素。截至2015年12月，我国手机网民规模达6。20亿，有90。1%的网民通过手机上网。只使用手机上网的网民达到1。27亿人，占整体网民规模的18。5%。值得一提的是，移动Wifi和移动智能终端的迅速普及使得手机网上支付增长尤为迅速，截至2015年12月，手机网上支付用户规模达到3。58亿，增长率为64。5%，网民使用手机网上支付的比例由2014年底的39。0%提升至57。7%。文献综述

随着移动用户数量的激增，近几年发展迅速的电子商务企业正将主营业务向移动电子商务领域延伸，企业间的竞争情况日趋激烈。考虑到移动端电子商务用户与web端的用户相比具有着的频繁移动、易受周围环境影响的特点，再加上web端用户原本就存在的数据动态变化、客户数据不完善、转移成本低、客户忠诚度低等特性[2]，企业在发展移动电子商务的初期为了吸引客户，都会选择举办具有高优惠度的促销活动，这样的做法确实能在短期内刺激消费者的购买意愿，但缺点是成本高昂，且当对手电商网站优惠力度更大或者己方由于成本超出承受范围先行降低优惠力度时，因为促销而产生购买行为的客户就会转移到其他电商网站。因此，如何能以可控的成本有效地吸引客户购买并将其转化为长期客户成为了电子商务企业迫切关注的问题。在这样的背景下，研究学者和企业们开始对用户识别领域进行研究。对用户进行识别，就是判断用户是否具有购买意图，但购买意图作为一种人本身的心理感觉，本身是难于计量的，因此要实现对于用户的较精准有依据的识别，需要使用数据挖掘的方法与技术。 面向精准营销的移动互联网用户识别技术与方法研究(2):http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_98010.html