一、项目背景与目标
某综合性电商平台业务涵盖电子产品、家居用品、美妆护肤、食品生鲜等多个品类，随着用户数量的持续增长，平台发现不同用户在购买行为、偏好、忠诚度等方面存在显著差异。为了实现精准营销、个性化推荐以及优化用户服务，平台决定开展用户分群的数据挖掘项目，目标是将用户细分为至少 5 个具有明显特征和行为差异的群体，以便针对性地制定运营策略，在未来半年内将用户整体满意度提升 20%，营销活动转化率提高 15%。
二、数据收集
- 用户注册信息：从平台的注册数据库中获取用户的基本资料，包括姓名、性别、出生日期、所在地区、职业、联系方式等。这些信息有助于初步了解用户的人口统计学特征，为后续分群提供基础维度，例如了解用户的地域分布是否集中在某些城市，以及不同性别、年龄层次的用户占比情况。
- 订单历史数据：整合交易系统中的订单详情，涵盖订单编号、下单时间、购买商品的类别、品牌、价格、数量，以及支付方式、配送地址等信息。通过分析订单数据，可以洞察用户的消费习惯，如购买频率、平均消费金额、偏好的商品品类，以及消费的季节性、周期性特点等。
- 浏览行为数据：借助网站和 APP 内置的分析工具，收集用户在平台上的浏览轨迹，包括浏览的页面、商品详情页的停留时间、搜索关键词、点击的广告和推荐链接，以及浏览的时间分布（如工作日、周末，白天、夜晚的浏览差异）等。这能精准反映用户的兴趣点和即时需求，例如发现部分用户在晚上频繁浏览家居用品，可能意味着他们在下班后有更多时间考虑家居装饰相关购物。
- 用户评价与反馈数据：抓取用户对已购买商品的评价内容、评分，以及向客服反馈的问题、投诉建议等。这些文本数据蕴含着用户对产品质量、性能、服务的满意度，以及期望改进的方向，帮助识别不同用户对产品和服务的敏感点，例如有些用户对美妆产品的成分安全性极为关注，而另一些用户则更看重电子产品的售后服务响应速度。
- 营销活动参与数据：记录用户参与平台各类促销活动（如限时折扣、满减、抽奖、会员专属活动等）的情况，包括参与次数、参与的活动类型、是否成功转化（购买商品）、获得的优惠金额等。用于评估不同用户群体对营销刺激的反应程度，比如发现某些用户总是热衷于参与限时抢购活动，而另一些用户则只对会员专属的高端品牌折扣有兴趣。