基于RFMQ模型的跨境电商户外运动产品个性化推荐方法优化研究

本综述创新性地将客户价值评估模型（RFM）与购买数量指标（Q）结合构建RFMQ模型，通过指标分割法和K-means聚类算法实现客户分层，并设计差异化协同过滤推荐机制。实验证明该方法在TOPN推荐任务中显著优于传统模型（如TOPN=5时F1值从0.1709提升至0.3093），为中小企业低成本实现精准营销提供了可操作性方案。

　　

引言

随着全球数字经济的快速发展，跨境电商已成为连接全球市场的重要桥梁。户外运动产品跨境电商领域面临"信息过载"和"推荐精度不足"等共性问题。本研究以跨境电商户外运动产品为研究对象，提出融合客户价值细分与协同过滤的个性化推荐优化框架。

文献综述

RFM模型作为经典的客户价值评估工具，通过分析客户最近购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）和消费金额（Monetary）来辅助企业进行客户细分。为克服传统RFM模型的局限性，学者们提出了多种改进方案，如引入购买数量指标（Quantity）构建RFMQ模型，能更全面刻画用户行为特征。协同过滤推荐系统通过收集分析用户历史行为数据，预测用户可能喜欢的物品，已成为个性化推荐领域的核心技术。

研究方法与背景

本研究采用Kaggle平台发布的跨境电商户外运动产品交易数据集，包含541,910条原始记录。经过数据清洗和预处理后，获得358,277条有效交易记录和4,314名有效客户。基于RFMQ模型，采用指标分割法和K-means聚类算法进行客户细分，并构建客户-产品评分矩阵。

客户细分基于RFMQ模型

通过K-means聚类算法将客户分为三类：高价值客户（19人，0.44%）、一般价值客户（1,092人，25.31%）和低价值客户（3,203人，74.25%）。指标分割法将客户分为四类：低频率客户（3,485人，80.78%）、高价值客户（401人，9.30%）、流失客户（393人，9.11%）和潜在客户（35人，0.81%）。

数据分析与推荐机制

采用熵权法计算RFMQ各指标权重，确定R、F、M、Q的权重分别为0.079、0.390、0.145和0.386。基于客户细分结果，设计差异化协同过滤推荐机制，通过余弦相似度计算寻找最近邻，生成个性化推荐列表。

结果与讨论

五折交叉验证实验表明，基于指标分割的RFMQ推荐模型在TOPN=3-7时表现最佳，F1值显著提升（TOPN=5时从0.1709提高至0.3093）。K-means聚类方法也表现出稳定改进（同期F1值达0.267）。指标分割法在较小推荐数量场景下具有明显优势。

研究总结

本研究验证了RFMQ模型在客户细分和推荐性能优化中的有效性，为电商平台实施精准营销、提升用户粘性和商业竞争力提供了可操作的解决方案。该方法特别适合中小企业的低成本、高效率个性化推荐场景。未来研究方向包括引入动态更新机制、整合多源异构数据以及探索跨域推荐场景的应用潜力。