在當今數(shù)據(jù)驅動的時代，電商平臺作為連接消費者與商品的橋梁，其營銷策略的精準度直接關乎用戶體驗、轉化率及市場競爭力。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術的飛速發(fā)展，為電商平臺帶來了前所未有的營銷革新。其中，基于聚類分析的電商平臺精準營銷方法通過計算不同數(shù)據(jù)點之間的距離，將用戶劃分為不同群體或類別，進而實現(xiàn)個性化推薦和優(yōu)惠券獎勵。但該方法主要聚焦于聚類分析方法的應用，對其他數(shù)據(jù)挖掘和機器學習技術的結合應用探討較少。而人工智能技術在海南電商平臺營銷中的應用研究通過個性化推薦、智能客服、市場預測等手段，為電商平臺提供了更加高效、精確的營銷策略。智能推薦系統(tǒng)通過分析用戶行為和喜好，提供個性化的產(chǎn)品和服務推薦，顯著提升用戶體驗和購買意愿。但其在討論人工智能技術的優(yōu)勢時，對其可能帶來的數(shù)據(jù)安全和隱私保護問題關注不夠，這是當前人工智能技術在營銷領域面臨的重要挑戰(zhàn)之一。為了提升精準營銷效果，研究基于用戶畫像特征提取的電商平臺精準營銷方法。用戶畫像，作為數(shù)字化時代下的用戶虛擬代表，通過收集并分析用戶的基本屬性、行為軌跡、偏好習慣、消費能力等多維度信息，構建出一個個立體、鮮活的用戶模型，能夠幫助電商平臺在海量商品與用戶之間建立高效、精準的匹配機制，確保信息觸達的精準性和有效性，顯著提升用戶滿意度與忠誠度。因此，深入研究基于用戶畫像特征提取的電商平臺精準營銷方法，不僅是提升用戶體驗、增強平臺競爭力的關鍵途徑，也是推動電商行業(yè)向智能化、精細化轉型的重要方向。

一、電商平臺用戶行為數(shù)據(jù)預處理

在電商平臺的日常運營中，用戶行為數(shù)據(jù)記錄了用戶在平臺上的每一次點擊、瀏覽、購買等行為。然而，這些數(shù)據(jù)往往龐大且雜亂無章，包含了許多冗余信息。因此，數(shù)據(jù)預處理能夠將原始的用戶行為數(shù)據(jù)轉化為高質量、結構化的數(shù)據(jù)集，為電商平臺提供豐富的用戶行為畫像素材。

當用戶訪問電商平臺時，他們的行為軌跡會即時轉化為活動日志，這些詳盡的記錄被安全地存儲在服務器的數(shù)據(jù)庫內(nèi)，用戶數(shù)據(jù)結構如圖1所示。因此，電商平臺利用這些日志文件作為數(shù)據(jù)源，以捕捉和分析用戶行為。

然而，面對來自多渠道的龐雜用戶數(shù)據(jù)，其質量與準確性問題不容忽視。為了提煉出有價值的信息供后續(xù)分析使用，可進行電商平臺用戶行為數(shù)據(jù)預處理。在此過程中，首先剔除重復條目及異常數(shù)據(jù)。相關表達式如公式（1）所示。

式中： Δ 表示數(shù)據(jù)清洗處理； x 表示不完整數(shù)據(jù)； J 表示特殊后綴數(shù)據(jù)； d 表示數(shù)據(jù)填充項； k 表示占位項。由于用戶行為數(shù)據(jù)散落于服務器中的多個日志文件內(nèi)，運用智能工具和技術，將這些碎片化數(shù)據(jù)匯聚，實現(xiàn)跨文件數(shù)據(jù)整合。假設有多個日志文件 每個文件包含一部分用戶行為數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)合并的過程可以表示為：

其中，MergeLogs是一個函數(shù)，接受多個日志文件作為輸入，并將其合并成一個單一的數(shù)據(jù)集Dmergedo

綜上所述，電商平臺通過對服務器日志中用戶行為數(shù)據(jù)的預處理一包括清洗、合并等關鍵環(huán)節(jié)，提升數(shù)據(jù)的整體質量，增強后續(xù)數(shù)據(jù)分析的準確性和可靠性。

二、提取用戶畫像特征

用戶畫像是對用戶屬性和行為的綜合描述，能夠幫助電商平臺更深入地理解用戶需求和行為模式。通過運用數(shù)據(jù)挖掘和機器學習技術，從預處理后的數(shù)據(jù)中提取出關鍵的用戶特征。這些特征將反映用戶的靜態(tài)屬性，揭示用戶的動態(tài)行為模式，為構建個性化營銷策略提供支持。

在電商領域，這一基于聚類分析精心構建的用戶畫像模型，可以深度挖掘用戶的潛在需求與獨特喜好，為電商平臺量身打造個性化推薦系統(tǒng)，奠定策略實施的堅實基礎。用戶畫像構建體系穩(wěn)固地矗立于兩大支柱之上：其一，是對用戶屬性維度的精細刻畫，它精準捕捉并固定了用戶的靜態(tài)特征，如年齡、性別等核心標簽。

其二，則是借助先進的機器學習技術，對海量、復雜的用戶數(shù)據(jù)進行深度剖析與提煉，從中抽取出多維度、標準化的特征向量。根據(jù)分析目標，對用戶數(shù)據(jù)進行標簽化處理，如表1所示基本信息進行標簽分類。通過聚類分析提取用戶的顯著特征和群體差異。對于聚類分析，特別是K-means聚類，目標是找到一個劃分 ，其中 I 表示簇的數(shù)量， 表示第 i 個簇的集合。每個簇 的均值向量（或質心）表示為

其中， 表示簇 中的一個數(shù)據(jù)點。基于提取的特征，構建用戶畫像。利用可視化工具（如柱狀圖、餅圖、雷達圖）將用戶特征呈現(xiàn)出來，形成直觀、易理解的用戶畫像。

三、構建精準營銷機制

基于提取的用戶畫像特征，進一步構建精準營銷機制。精準營銷的核心，在于根據(jù)用戶的個性化需求和行為模式，制定針對性的營銷策略，以提高營銷效果和用戶體驗。通過運用推薦系統(tǒng)、個性化廣告、定制化促銷等手段，將最適合的產(chǎn)品或服務推送給最有可能感興趣的用戶。

電商平臺通過引入前沿的畫像技術，為用戶行為分析繪制出詳盡的藍圖。在這一藍圖中，所有與用戶行為緊密相關的數(shù)據(jù)都被精心組織、編排，按照統(tǒng)一的格式與邏輯被填充至預設的模板之中，從而生成一幅既全面又精準的用戶畫像。

為了極大增強電商平臺上的個性化推薦效能，構建一套全面而精細的精準營銷體系，如圖2所示。此體系的核心精髓在于深刻理解并精準回應每位用戶的獨特期望與偏好，以此構建更加個性化的購物體驗。

利用用戶畫像，電商平臺可以定制個性化的廣告內(nèi)容和促銷方案，更精準地觸達目標用戶群體。通過智能投放系統(tǒng)，根據(jù)用戶的興趣偏好、購買能力等特征，動態(tài)調(diào)整廣告展示的內(nèi)容、形式和時機，提高廣告的點擊率和轉化率。同時，設計多樣化的促銷活動，如限時折扣、滿減優(yōu)惠、積分兌換等，結合用戶的購買歷史和潛在需求，提供個性化的優(yōu)惠方案，增強用戶的購買欲望和忠誠度。

在制定營銷策略時，電商平臺需注重用戶利益與平臺收益之間的平衡。通過提供高價值的商品和服務、透明的價格體系、便捷的購物流程等，提升用戶滿意度和忠誠度。

四、實驗

1.實驗準備

本次實驗以某電商平臺的一次營銷活動為例，通過社交媒體平臺（如微博、抖音、小紅書等）精準觸達目標消費群體，提升品牌曝光度和線上銷售額。

為了保證實驗結果的準確性和可靠性，對實驗對象進行細致分類。

營銷成本效率是指企業(yè)在實施營銷活動過程中，投入的單位成本能夠帶來的銷售額增長。該指標用于評估不同營銷方法的成本效益，幫助企業(yè)優(yōu)化營銷策略，提高資源利用效率。

式中， s 表示銷售額增長，指在實施營銷活動后，相比未實施活動前，企業(yè)銷售額的增加部分； c 表示營銷成本投人，營銷成本投入包括與營銷活動直接相關的所有成本。

將本文方法與基于聚類分析的電商平臺精準營銷方法（方法1）以及人工智能技術在海南電商平臺營銷中的應用研究方法（方法2）進行對比，以驗證本文方法的應用效果。

2.實驗結果與分析

收集并整理相關的商品營銷數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)反映了各種營銷方法在實際應用中的表現(xiàn)。

根據(jù)以上表格數(shù)據(jù)，本實驗對比了三種不同營銷方法在五個不同商品類別中的應用效果。為便于對比三種方法的營銷效果，將營銷成本效率用圖形式表示，如圖3所示。

種方法。這表明本文方法不僅能夠以更低的營銷成本實現(xiàn)銷售額增長，還能確保較高的收益回報率。具體來說，在女裝、男裝、零食、家居和數(shù)碼等不同領域中，本文方法均顯著提升了營銷活動的成本效益，為企業(yè)帶來了更經(jīng)濟高效的營銷解決方案。因此，可以得出結論，本文方法相較于其他兩種營銷方法，具有更高的市場適應性和經(jīng)濟效益，值得在更多商品類別中推廣和應用。

五、結語

基于用戶畫像特征提取的電商平臺精準營銷方法，在提升用戶體驗、增強用戶黏性及促進銷售轉化方面展現(xiàn)出了顯著效果。通過深度挖掘用戶的購買行為、瀏覽習慣、興趣偏好等多維度數(shù)據(jù)，構建出精細化的用戶畫像，電商平臺能夠實現(xiàn)個性化推薦與定制化營銷信息的精準投放。這不僅有效提高了商品與用戶需求之間的匹配度，減少了信息過載帶來的困擾，還極大地激發(fā)了用戶的購買欲望，促進了交易量的穩(wěn)步增長。然而，在肯定其成效的同時，也應正視當前方法存在的不足。數(shù)據(jù)隱私與安全問題始終是懸在頭頂?shù)倪_摩克利斯之劍，如何在保障用戶隱私的前提下，合理合法地收集與分析數(shù)據(jù)，是亟待解決的重要課題。未來，基于用戶畫像的電商平臺精準營銷將更加注重技術創(chuàng)新與合規(guī)并重的發(fā)展路徑。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)技術的不斷進步，可以期待更加智能、高效的算法被應用于用戶畫像構建與優(yōu)化中，提高數(shù)據(jù)分析的準確性與效率。

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實驗結果顯示，本文方法在所有商品類別中均展現(xiàn)出了最高的營銷成本效率，平均成本效率顯著高于其他兩

作者簡介：楊韻玄（1997.10一），女，漢族，重慶人，碩士研究生，，助教，研究方向：市場營銷。