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基于FTRM模型和K-means算法的大学生知识付费产品使用行为研究 被引量：2
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作者 巫芯宇 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期195-204,共10页
我国知识付费行业已进入到精细化运营时代,而精细化运营的前提是对用户的差异化进行分类研究.大学生是使用知识付费产品的主要群体之一,而目前针对该群体的知识付费产品使用行为差异化分类研究还很少,因此基于FTRM模型和K-means算法的... 我国知识付费行业已进入到精细化运营时代,而精细化运营的前提是对用户的差异化进行分类研究.大学生是使用知识付费产品的主要群体之一,而目前针对该群体的知识付费产品使用行为差异化分类研究还很少,因此基于FTRM模型和K-means算法的大学生知识付费产品使用行为研究具有理论意义.本文首先对大学生使用知识付费产品的动机和认知进行分析,然后对大学生的基本属性与知识付费产品使用行为的关系进行了相关性探索,最后基于传统RFM模型,结合知识付费产品的特点,提出一种改进的FTRM模型.基于该模型,利用K-means聚类算法,将大学生群体聚类为睡眠型(或流失型)用户、忠实型用户、未付费转化型用户和冲动消费型用户4类用户群体,并针对每一类群体提出差异化的营销建议. 展开更多
关键词 知识付费 ftrm模型 K-MEANS算法 行为研究
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