近年移动互联网快速发展,随着智能手机、平板电脑等移动设备的日益普及,服装企业为了抓住消费者,抢占电子商务的市场份额,逐渐重视移动电子商务的发展。移动电子商务带来了和消费者亲密接触前所未有机遇,如何对消费者进行分类从而方便服装企业有效地对消费者进行分类管理是新时代背景下孕育而生的研究课题。本文在对案例品牌电商发展现状调查结合专家访谈和SWOT分析的基础上,针对消费者客户价值的差异建立了一个移动电子商务环境下的服装消费者细分模型,并结合数据挖掘技术和工具将其应用在案例企业上,总结每一类消费者的特征并给出了相应的客户管理策略。同时,通过问卷调查了解企业电商消费者的网络购物行为差异,将企业消费者进行分类。主要研究内容:(1)案例企业电商发展现状分析在初步了解企业电商发展现状的基础上,对企业的电商部门管理者进行深度访谈,得出企业发展电商所面临的困难和所具有的优势,并在此基础上给出分析。(2)移动电子商务环境下服装消费者细分模型的建立①结合经典用户价值评价RFM(Recency,近度;Frequency,频度;Monetary,价值度)模型从用户消费金额,企业获得利润,用户消费行为三个维度来建立移动环境下的服装消费者细分评价指标体系。②对相关领域专家进行AHP(层次分析法)指标权重问卷调查,建立一个带权重的移动电子商务环境下服装消费者SPC(S,消费指标;P,利润指标;C,用户指标)细分模型。③针对消费者在细分模型中每个指标的取值不同可以将消费者分为8类,总结每类消费者的特征,并进行命名。(2)服装消费者细分模型在J品牌电商消费者的应用实证研究①对J品牌的电商消费数据进行初步分析得出消费金额,消费行为,消费来源的初步关系。②对原始消费数据进行数据预处理工作(数据抽取,数据清洗,数据转换),转换成可以进行数据挖掘的标准数据格式。③采用K-means聚类算法结合IBM SPSS Modeler数据挖掘工具对预处理完成后的消费数据进行数据挖掘工作,可以有效地将J品牌的电商消费者分为5类。④针对这5类消费者在SPC模型指标上的取值不同得出每类消费者特征,同时给出案例企业的客户管理策略。(3)案例企业消费者网络购物行为分类通过文献研究和企业实际现状设计消费者网络购物行为调研问卷针对案例企业消费者进行调研,运用因子分析通过网络消费行为的差异对案例企业消费者进行分类,并给出客户管理建议。本文分别通过客户价值角度和消费者网络购物行为角度,运用数据挖掘和问卷分析的方法为移动环境下服装企业客户管理的实践提供了有效的思路和方法支持。